基于社区度的边界节点影响力最大化算法 大规模社交网络

通常跨社区的信息传播更具有现实意义，而且大范围的信息传播往往也是跨社区的。为此提出一种基于社区度的边界节点影响力最大化算法，利用社会网络中的社区结构对社区中与其他社区有连接边的边界点进行研究，从而缩小选择初始节点的范围，降低时间复杂度。同时为更准确地评估边界节点的影响力，综合节点度、节点所直接相连社区数以及相应社区的规模作为社区度来衡量节点在信息传播中的重要性。最后通过实验验证了本算法相比其他算法具有更大的影响传播范围和更低的时间复杂度。