随笔分类 - 社交网络
摘要：开发自定义的neo4j存储过程(procedures)注意事项及说明： 1.调用方式： 在neo4j的web界面(http://localhost:7474/)命令行输入框内，输入call your_procedure_name。 其中your_procedure_name格式为：包名+函数名 2.
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摘要：据Li Yang等人的论文总结了四种衡量网络中一个节点的重要程度的方法： 1. Degree Centrality 对无向图来说，节点v的degree就是它的直接邻居节点数量。 2. Closeness Centrality 节点v的closeness就是v到其他各个节点的最短路径的长度之和的倒数。
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摘要：影响力传播模型中的独立层叠模型（independent cascading model，IC模型），影响力传播过程中，种子的影响力具备子模性（submodularity），即种子的边际影响力增量会呈现递减趋势，CELF算法（Cost-effective Lazy-forward）利用这个发现改进了K
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摘要：一个网络(有向带权图)中节点u的PageRank的计算公式： PR(u)表示节点u的PageRank值，d为衰减因子(damping factor)或阻尼系数,一般取d=0.85,N为网络中的节点总数，nb(u)表示节点u的所有邻居节点的集合，d(v)表示节点v的出度(如果是无向图，就是度)，w(u
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摘要：影响力传播的线性阈值模型： 网络中连接任意两个节点u,v之间的边都有权重，任意一个节点它的各个邻居节点的边的权重之和为1，即 N(v):neighbors of v. 网络中的节点分为已激活节点和未激活节点，每个节点都有一个自己的激活阈值Θ(每个节点的激活阈值可以不同，且现实情况下社交网络的各个用户
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