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基于大数据的进化网络影响力分析研究综述
文献摘要：
社交影响力分析能够在社交网络中执行复杂行为分析,是现代信息和服务行业最重要的技术之一,越来越多的社交网络研究者把关注点放在社交影响力上.真实的社交网络是不断演化的而非静态的,进化网络的提出也带来了新的挑战和机遇,同时进化网络中海量的社交信息也为大数据分析技术的快速发展提供了强有力的支撑.文中对进化网络和影响最大化问题进行了论述,并讨论了社交影响力分析问题的传播模型和基于社交网络大数据的影响力分析方法,同时进一步整理了一些应用广泛的影响力算法.此外,还论述了大数据、进化网络与社交影响力最大化的关系.文中的目标是通过大规模社交网络中的影响力分析,帮助其他研究人员更好地理解现有的工作,为社交网络影响力分析提供新的思路.
文献关键词：
进化网络;社交影响力;大数据;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
何强;尹震宇;黄敏;王兴伟;王源田;崔硕;赵勇
作者机构：
中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 沈阳110168;东北大学医学与生物信息工程学院 沈阳110169;东北大学信息科学与工程学院 沈阳110819;东北大学计算机科学与工程学院 沈阳110169
文献出处：
引用格式：
[1]何强;尹震宇;黄敏;王兴伟;王源田;崔硕;赵勇-.基于大数据的进化网络影响力分析研究综述)[J].计算机科学,2022(08):1-11
A类：
B类：
进化网络,影响力分析,社交影响力,行为分析,服务行业,把关,关注点,挑战和机遇,中海,社交信息,大数据分析技术,影响最大化,分析问题,传播模型,网络大数据,影响力最大化,社交网络影响力
AB值：
0.209711
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