Linear_Threshold
社交网络影响力最大化算法（线性阈值算法以及改进算法）
1、Python 实现社交网络影响力最大化 Linear_Threshold（线性阈值模型）算法。
2、对线性阈值模型算法进行优化改进，实现贪心算法。
3、代码中有详细注释说明，测试代码，测试节点数据集，并对数据集进行处理，输出测试结果。
4、代码实现环境：Python2.7, Anoconda2,Pycharm2017。
2021-12-23 09:31:52
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文章目录简介IMRank （边缘爆破）算法思路效率分析代码实现
简介
对于影响力最大化问题，我以前写过两个blog
影响力最大化 IC模型+贪心算法
影响力最大化 模拟爆发(粗糙笔记)
但是，对于这两个方法都不是最优的：
对于IC模型
模型使用了贪心算法，然后遍历激活结点，每一次遍历将可能被激活的结点按照概率激活。然后选择影响力最大的组合。
对于我测试使用的邻接矩阵的大小是200*200的，也就是200个点的图，选出影响力最大的五个点的时间是13s左右。准确率比较高。
对于模拟爆发
模拟爆发只要设置足够多的模拟爆发次数就几乎可以得到最准确的影响力最大的五个点，但是缺点就是性能太差了，在实际的应
2021-12-22 14:48:33
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