データマイニング - Python を使用して「複数のソーシャル ネットワークの影響力最大化問題の分析」のアルゴリズムを実装するにはどうすればよいですか?

Question

Python 初心者の私は、講師から論文内のアルゴリズムを Python で実装するように頼まれましたが、必要な技術的なポイントとアルゴリズムの実装方法について混乱しました。現在、Liao 先生による Python チュートリアルを終えて、networkx のドキュメントを読んでいます。
次の問題の解決にご協力いただければ幸いです:
1. アルゴリズムの実装に必要な技術的なポイント
2. この種の論文の対処方法
3. 方向性を考慮した学習に関する提案データマイニングの

紙のアドレス: http://cjc.ict.ac.cn/online/o...

Answer 1

一週間後、最初は完成しましたが、追加のコードはあまり美しくなく、非効率ですので、アドバイスをお願いします。 リーリー

test.txt

a1 b1 0.2 0
a1 c1 0.8 0
a2 b2 0.4 0
a2 d2 1 0
b1 c1 0.7 0
c2 a2 0.8 0
d2 b2 0.6 0
a1 a2 1 1
a 2 a1 0.1 1
....
a1 l1 0.5 0
a1 m1 0.5 0
a1 q1 0.5 0
a1 v1 0.5 0
a1 z1 0.5 0
a1 s1 0.5 0
a1 w1 0.5 0
a1 u1 0.5 0
最初の 2 つとしてリストされていますエンティティの拡散。3 列目はエンティティ間の伝播確率を表し、最後の列は同じネットワーク内での伝播の 0 を表し、1 はネットワーク間の自己伝播を表します。

次のステップは最適化です:

1. 独立したカスケード モデルを使用し、しきい値を設定します
2. 最大パスを最短パスに変更し、ログを使用します