社区感知的影响力最大化框架

本文解决了影响最大化（IM）算法的一个关键限制：忽略社区间的影响力。通过引入 Community-IM++，作者提出了一个可扩展的框架，该框架明确地模拟跨社区扩散，从而提高了在真实社交网络中的性能。对效率和跨社区覆盖范围的关注使得这项工作与病毒式营销和虚假信息控制等应用高度相关。

• •解决了在 IM 算法中忽略社区间影响力的限制。
• •引入了 Community-IM++，一个用于模拟跨社区扩散的可扩展框架。
• •在显著减少运行时间的情况下，实现了接近贪婪算法的影响力传播。
• •优于现有的基于社区和基于度的启发式算法。
• •与需要效率和跨社区覆盖范围的应用高度相关。