An improved Community-based Greedy algorithm for solving the influence maximization problem in social networks

Rácz, Gábor, Pusztai, Zoltán, Kósa, Balázs, Kiss, Attila (2015) An improved Community-based Greedy algorithm for solving the influence maximization problem in social networks Annales Mathematicae et Informaticae. 44. pp. 141-150. ISSN 1787-5021 (Print), 1787-6117 (Online)

[img] pdf
AMI_44_from141to150.pdf

Download (738kB)

Absztrakt (kivonat)

The influence maximization problem is to find a subset of vertexes that maximize the spread of information in a network. The Community-based Greedy algorithm (CGA) is one of the many that approximates the opti- mal solution of this problem. This algorithm divides the social network into communities, and then it takes into account for each node only its influence inside the cluster to which it belongs. Our method improves this algorithms with two modifications. We replace the clustering method of the CGA with a commonly used algorithm, namely the Louvain method, which runs by even one magnitude faster. We performed measurements to test how this replacement affects the running time and the precision of the algorithm. The results show that our variant significantly reduces the running time and the precision loss is less than five percent. Keywords: influence spread, social network, community detection

Mű típusa: Folyóiratcikk
Szerző:
Szerző neveMTMT azonosítóORCID azonosítóKözreműködés
Rácz, GáborNEM RÉSZLETEZETTNEM RÉSZLETEZETTSzerző
Pusztai, ZoltánNEM RÉSZLETEZETTNEM RÉSZLETEZETTSzerző
Kósa, BalázsNEM RÉSZLETEZETTNEM RÉSZLETEZETTSzerző
Kiss, AttilaNEM RÉSZLETEZETTNEM RÉSZLETEZETTSzerző
Megjegyzés: Selected papers of the 9th International Conference on Applied Informatics
Kapcsolódó URL-ek:
Nyelv: angol
Kötetszám: 44.
ISSN: 1787-5021 (Print), 1787-6117 (Online)
Felhasználó: Tibor Gál
Dátum: 27 Feb 2019 18:40
Utolsó módosítás: 27 Feb 2019 18:40
URI: http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/id/eprint/2988
Műveletek (bejelentkezés szükséges)
Tétel nézet Tétel nézet