在线社交网络个体影响力算法测试与性能评估

作     者：全拥 贾焰 张良 朱争 周斌 方滨兴 QUAN Yong;JIA Yan;ZHANG Liang;ZHU Zheng;ZHOU Bin;FANG Binxing

作者机构：国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 北京邮电大学计算机学院北京100876 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2018年第39卷第10期

页      面：1-10页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 0839[工学-网络空间安全] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划基金资助项目(No.2017YFB0803303) 国家自然科学基金资助项目(No.61502517) 湖南省重点研发计划资助项目(No.2018GK2056)~~ 

主　　题：性能测试 社交影响力 分布式计算 在线社交网络 

摘      要：社交影响力是驱动信息传播的关键因素,基于在线社交网络数据,可以对社交影响力进行建模和分析。针对一种经典的个体影响力计算方法,介绍了该算法的2种并行化实现,并在真实大规模在线社交网络数据集上进行了性能测试。结果表明,借助现有的大数据处理框架,显著提高了个体影响力计算方法在海量数据集中的计算效率,同时也给该类算法的研究和优化提供了实证依据。