一种基于人工鱼群的影响力最大化方法

一种基于人工鱼群的影响力最大化方法，属于复杂网络分析技术领域。步骤1：识别初始社区；利用Louvain算法将具有n个节点的网络划分为M个社区；步骤2：将划分好的每个社区的节点个数与阈值θ进行比较，把大于阈值θ的社区中的节点作为候选种子节点；步骤3：使用一种基于度中心性的人工鱼群初始化算法从候选种子中选择种子节点，对人工鱼群进行初始化；步骤4：对初始化后的人工鱼群使用三种人工鱼群行为，觅食行为、聚群行为和追尾行为对人工鱼进行迭代优化，使得人工鱼的EDV值最大；步骤5：从迭代结束的所有人工鱼中，找出EDV值最大一个人工鱼向量，即为一组最优的种子节点。本发明结合了网络的社区划分、基于度中心性的人工鱼群初始化方法和人工鱼群算法，不仅提高了算法的效率，而且减小了种子节点选择时影响力重叠的影响。