基于TOPSIS的异质网络影响力最大化

为了解决异构网络影响最大化问题，提出了一种方法，通过计算不同元路径的信息熵，将异构网络影响最大化建模为多标准决策问题，然后用与理想解相似的顺序偏好技术（TOPSIS）求解。为了评估异构网络中的信息扩散，使用线性阈值模型来验证种子集的扩散量。实验在三个真实网络上进行。实验结果表明，该算法的扩散数高于其他算法。结果从几十个节点到数百个节点不等，而且运行时间也是线性的，这表明该算法确实有效。