[发明专利]一种基于多选择器组合的影响最大化结构

权利要求书

1.一种基于多选择器组合的影响最大化结构，其特征在于：包括多选择器层、多组合器层以及评价器层，

多选择器层包括多个选择器，每个选择器表示任意一个已知的影响最大化算法；选择器根据自身策略增量地选择几个新的节点作为候选的种子节点，并通过集合输出新的节点；

多组合器层包括多个组合器，每个组合器与多个选择器相连，实现对多个选择器的输出进行组合；每一个组合器的输出包含一个节点的集合，每个节点表示经过组合后的候选种子节点；评价器层包括一个评价器，它接收来自组合器层推选出的候选种子节点，并根据节点对应的权重决定是否对其进行评估。

2.根据权利要求1所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构，其特征在于：当一个选择器推选任意多个新的节点时，满足以下约束条件Σ_ip_i＝1，p_i为权值；多选择器层中总共包含q个选择器，则q个选择器关于输出节点的关系可以用如下矩阵B表示：

其中n＝|V|为网络中的节点数目，b_ij表示选择器i关于节点j的权重，对矩阵B的每一个行向量，满足表示选择器的个数，表示对b_ij按下标j求和，即

3.根据权利要求2所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构，其特征在于：组合器与选择器之间的连接通过如下矩阵表示：

c_ij表示连接组合器i和选择器j的边的权重，l表示组合器的个数，对任意组合器i，满足约束条件：

4.根据权利要求3所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构，其特征在于：组合器i关于其输出节点v的权重被定义为：

$d_{iv}=\underset{j=1}{\overset{q}{\Σ}}{c}_{ij}{b}_{jv}$

l个组合器与输出节点的关系用如下矩阵D表示：

其中d_ij表示组合器i关于其输出节点j的权重。

5.根据权利要求4所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构，其特征在于：对每个组合器i的输出节点，按节点的权重进行排序，对权重最大的前κ个节点，按如下公式评估该节点对目标函数带来的增益：

Δ(v)＝σ(S∪{v})-σ(S)

其中σ(S)表示集合S对应的目标函数值，评价器对不同组合器给出的候选种子节点进行评价之后，将选择增益最大的种子节点v*作为新的种子节点，即：v*＝arg_v maxΔ(v)，加入到集合S中，从而结束本轮迭代。

6.根据权利要求5所述的一种基于多选择器组合的影响最大化结构，其特征在于：当上一轮迭代结束之后，若集合S中的节点数目已达到κ，则输出集合S作为最终结果；若小于κ，则将集合S返回给多选择器层，进入下一轮迭代，直到找到κ个种子节点。