A homophilic and dynamic influence maximization strategy based on independent cascade model in social networks
Notice bibliographique
Résumé
Influence maximization (IM) is crucial for recommendation systems and social networks. Previous research primarily focused on static networks, neglecting the homophily and dynamics inherent in real-world networks. This has led to inaccurate simulations of information spread and influence propagation between nodes, with traditional IM algorithms’ selected seed node sets failing to adapt to network evolution. To address this issue, this paper proposes a homophilic and dynamic influence maximization strategy based on independent cascade model (HDIM). Specifically, HDIM consists of two components: the seed node selection strategy that accounts for both homophily and dynamics (SSHD), and the independent cascade model based on influence homophily and dynamics (ICIHD). SSHD strictly constrains the proportions of different node types in the seed node set and can flexibly update the seed node set when the network structure changes. ICIHD redefines the propagation probabilities between nodes, adjusting them in response to changes in the network structure. Experimental results demonstrate HDIM’s excellent performance. Specifically, the influence range of HDIM exceeds that of state-of-the-art methods. Furthermore, the proportions of various activated nodes are closer to those in the original network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».