一种基于多选择器组合的影响最大化结构的制作方法

文档序号:12467145阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于多选择器组合的影响最大化结构,其特征在于:包括多选择器层、多组合器层以及评价器层,

多选择器层包括多个选择器,每个选择器表示任意一个已知的影响最大化算法;选择器根据自身策略增量地选择几个新的节点作为候选的种子节点,并通过集合输出新的节点;

多组合器层包括多个组合器,每个组合器与多个选择器相连,实现对多个选择器的输出进行组合;每一个组合器的输出包含一个节点的集合,每个节点表示经过组合后的候选种子节点;评价器层包括一个评价器,它接收来自组合器层推选出的候选种子节点,并根据节点对应的权重决定是否对其进行评估。

2.根据权利要求1所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构,其特征在于:当一个选择器推选任意多个新的节点时,满足以下约束条件Σipi=1,pi为权值;多选择器层中总共包含q个选择器,则q个选择器关于输出节点的关系可以用如下矩阵B表示:

其中n=|V|为网络中的节点数目,bij表示选择器i关于节点j的权重,对矩阵B的每一个行向量,满足表示选择器的个数,表示对bij按下标j求和,即

3.根据权利要求2所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构,其特征在于:组合器与选择器之间的连接通过如下矩阵表示:

cij表示连接组合器i和选择器j的边的权重,l表示组合器的个数,对任意组合器i,满足约束条件:

4.根据权利要求3所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构,其特征在于:组合器i关于其输出节点v的权重被定义为:

<mrow> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>v</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>q</mi> </munderover> <msub> <mi>c</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>b</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>v</mi> </mrow> </msub> </mrow>

l个组合器与输出节点的关系用如下矩阵D表示:

其中dij表示组合器i关于其输出节点j的权重。

5.根据权利要求4所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构,其特征在于:对每个组合器i的输出节点,按节点的权重进行排序,对权重最大的前κ个节点,按如下公式评估该节点对目标函数带来的增益:

Δ(v)=σ(S∪{v})-σ(S)

其中σ(S)表示集合S对应的目标函数值,评价器对不同组合器给出的候选种子节点进行评价之后,将选择增益最大的种子节点v*作为新的种子节点,即:v*=argv maxΔ(v),加入到集合S中,从而结束本轮迭代。

6.根据权利要求5所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构,其特征在于:当上一轮迭代结束之后,若集合S中的节点数目已达到κ,则输出集合S作为最终结果;若小于κ,则将集合S返回给多选择器层,进入下一轮迭代,直到找到κ个种子节点。

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