[发明专利]一种基于线性阈值的互补多主体影响力最大化方法

权利要求书

1.一种基于线性阈值的互补多主体影响力最大化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)对于社交网络中具有互补关系的两个传播主体A和B，使用全局互补参数γ_A,B和γ_B,A分别表示B对A和A对B之间互补关系的强弱；

(2)对于社交网络中的节点v，随机生成一组阈值和分别表示社交网络中的节点v未被B激活时其对A的阈值和节点v未被A激活时其对B的阈值，在传播主体A进行影响力传播时，若节点v没有被B激活，则当节点v的所有已被A激活的入边邻居的A边权之和大于阈值时，表示节点v能够被A激活；若节点v被B激活，则令s^A(v)为节点v所有入边的A权值之和，表示社交网络中的节点v已被B激活时其对A的阈值；当节点v的所有已被A激活的入边邻居的A边权之和大于阈值时，表示节点v能够被A激活，当传播主体B进行影响力传播时，按照与A相同的方式计算得到阈值

(3)社交网络为一个有向图，使用前向BFS找出所有被传播主体B激活的节点，从社交网络所有节点中随机选择一个采样起点v₀，从采样起点v₀开始，根据当前节点是否被B激活，选择A活跃边进行反方向行走，根据步骤(2)计算的阈值，以找出作为A种子时使得v₀能够被A激活的节点，加入返回的反向可达集R中；根据IMM算法，从得到的若干反向可达集R中，将节点按照出现在反向可达集R中次数从高到低进行排序，选择前K个节点作为传播主体A影响力最大的种子集，选择传播主体B影响力最大的种子集时采用和A同样的方法。

2.根据权利要求1所述的一种基于线性阈值的互补多主体影响力最大化方法，其特征在于，社交网络中两个具有互补关系的传播主体的含义为在其中一个传播主体在进行影响力传播过程中激活某个社交网络中的节点时，该节点被另一个传播主体激活的概率会增加。

3.根据权利要求1所述的一种基于线性阈值的互补多主体影响力最大化方法，其特征在于，全局互补参数均为[0,1]之间的实数，通过机器学习分析历史的社交网络中用户行为得到。

4.根据权利要求1所述的一种基于线性阈值的互补多主体影响力最大化方法，其特征在于，步骤(2)中，在进行实例采样时，当v被B激活时，等价地将节点v的每条入边的A权值乘以参数在不改变阈值的情况，直接和比较，判断节点v是否能够被A激活。