基于BP神经网络的LT模型影响力最大化研究

影响力最大化问题的主要目标是挖掘社交网络中影响力排名前k个用户,使影响力发挥至最大效用。为了提高识别用户的准确率,提出一种基于BP神经网络的影响力最大化算法。该算法基于数据驱动方法利用BP神经网络优化预测模型,并使用改进的樽海鞘优化算法识别有效节点。在BA网络中的实验结果表明,该算法优于其他几种影响力优化算法。