[发明专利]一种社交网络影响力最大节点搜索方法在审
| 申请号： | 202310078026.7 | 申请日： | 2023-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN116304363A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 李雪嫣;胡永祎;李方圻;高晓沨;陈贵海 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q50/00;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 廖程 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种社交网络影响力最大节点搜索方法，包括：基于图神经网络，计算得到社交网络中各节点被选为种子集的概率；之后结合机器学习框架中的损失函数训练模型，求解得到影响力覆盖最大的种子集。与现有技术相比，本发明将潜在影响力节点选择问题简化为d跳最大覆盖的问题(d‑MC)，并提出了一种基于图神经网络的机器学习框架，通过无监督地学习高效策略，以解决d‑MC问题，本发明能够降低计算复杂度，同时避免节点覆盖范围重叠的问题，从而准确快速得到影响力覆盖最大的种子集。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 社交 网络 影响力 最大 节点 搜索 方法 | ||
【主权项】：
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