【摘 要】
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传统的影响力最大化算法忽视了病毒式营销过程中的商业收益问题.?现实营销中,商家更加关注如何使用一个固定预算,在合理的时间内选出种子集,最大化营销收益.?为了解决这个问题,提出一种高效的启发式算法.?首先,定义边际性价比衡量用户节点的重要性;其次,分析出贪心算法的节点选取结果为一个自洽序列,提出MCPR(Marginal?Cost?Performance?Ranking)算法,迭代逼近一个近似自洽排序,以追求贪心算法的效果;最后,采用性价比向前分配策略估计节点边际性价比,加速算法迭代.?在3个真实社会网络上
【机 构】
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云南大学 信息学院,云南 昆明 650500;云南大学 软件学院,云南 昆明 650500;云南大学 生态与环境学院,云南 昆明 650500
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传统的影响力最大化算法忽视了病毒式营销过程中的商业收益问题.?现实营销中,商家更加关注如何使用一个固定预算,在合理的时间内选出种子集,最大化营销收益.?为了解决这个问题,提出一种高效的启发式算法.?首先,定义边际性价比衡量用户节点的重要性;其次,分析出贪心算法的节点选取结果为一个自洽序列,提出MCPR(Marginal?Cost?Performance?Ranking)算法,迭代逼近一个近似自洽排序,以追求贪心算法的效果;最后,采用性价比向前分配策略估计节点边际性价比,加速算法迭代.?在3个真实社会网络上进行大量实验,结果表明MCPR能够取得与贪心算法近似的结果,但算法效率远高于贪心算法.
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