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隐形社群检测结合节点意识形态在多层网络影响力最大化中的研究
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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曹春萍
廖泽南
杨亿騄
开通知网号
当前多层网络影响力最大化研究在识别隐形社群方面存在局限,因其依赖拓扑结构而忽视了现实因素,导致影响力节点识别不全.针对上述问题,基于网络嵌入和启发式排序算法,提出一种基于隐形社群检测的多层网络影响力最大化模型.首先,对节点内在意识形态采用语义分析得到...
机 构:
上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
领 域:
数学;
关键词:
网络嵌入;
图增强层对比学习;
社群检测;
影响力最大化;
多层网络;
格 式:
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2025年09期
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