【摘 要】
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目前,社会网络大多以社交关系为基础进行信息传播，影响最大化是信息传播领域挖掘有影响力的顶点集的热点.随着大型社交网络的兴起，将主题偏好作为网络中实体的属性进行研究的影
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省虚拟技术与系统集成重点实验室,华北理工大学迁安学院
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目前,社会网络大多以社交关系为基础进行信息传播，影响最大化是信息传播领域挖掘有影响力的顶点集的热点.随着大型社交网络的兴起，将主题偏好作为网络中实体的属性进行研究的影响最大化研究越来越多，较为缺少主题关注模型（融合社交关系和主题关注关系的新型社交网络模型）上的影响最大化研究.针对这种情况，本文在此模型基础上，首先，在集对联系度基础上，结合随机游走计算各步内顶点主题偏好度，得到候选种子集；其次，在候选种子集上，基于贪心策略挖掘有影响力顶点；最后，在豆瓣数据集上，实现算法TA_CELF，L_GAUP和CELF
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