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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北大學申請的專利一種基于離散蜘蛛猴優(yōu)化的社交網(wǎng)絡影響力最大化方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120409532B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510848368.1，技術領域涉及：G06N3/006；該發(fā)明授權一種基于離散蜘蛛猴優(yōu)化的社交網(wǎng)絡影響力最大化方法是由楊文靜;劉青;張薇;彭進業(yè);趙萬青;任玉丹;王旭暉;胡琪瑤;王琳;王珺設計研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于離散蜘蛛猴優(yōu)化的社交網(wǎng)絡影響力最大化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于離散蜘蛛猴優(yōu)化的影響力最大化方法，該方法以EDV值為優(yōu)化目標構建適應度函數(shù)，蜘蛛猴種群迭代優(yōu)化過程，主要包括局部領導者和全局領導者的領導階段，局部領導者和全局領導者的學習階段以及局部領導者和全局領導者的決策階段等步驟來迭代尋找最優(yōu)種子節(jié)點集。在所選種子節(jié)點集精度得到保證的前提下，本發(fā)明方法能高效地擴展到大規(guī)模和高密度的社交網(wǎng)絡，展示了本發(fā)明方法在解決影響力最大化問題中的有效性、高效性以及高健壯性。

本發(fā)明授權一種基于離散蜘蛛猴優(yōu)化的社交網(wǎng)絡影響力最大化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于離散蜘蛛猴優(yōu)化的社交網(wǎng)絡影響力最大化方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：根據(jù)獨立級聯(lián)模型的信息傳播規(guī)則，選擇EDV值的計算作為優(yōu)化目標，構建適應度函數(shù)； 步驟2：根據(jù)影響力最大化問題的特征，構建離散型的蜘蛛猴個體表示函數(shù)、優(yōu)化蜘蛛猴個體更新中的節(jié)點代替策略； 步驟3：根據(jù)EDV值的計算特征，構建基于EDV的蜘蛛猴個體初始化方法； 步驟4：選擇EDV值的計算作為優(yōu)化目標的適應度函數(shù)，對初始化后的蜘蛛猴種群進行單個蜘蛛猴個體的適應度函數(shù)值計算； 步驟5：蜘蛛猴種群迭代優(yōu)化過程： 將群組中具有最大值的個體稱為該群組的局部領導者LL，將所有個體中具有最大值的個體稱為種群的全局領導者GL； 步驟5.1：局部領導者領導階段：根據(jù)群組的局部領導者LL和同群組的另一隨機蜘蛛猴，更新蜘蛛猴種群中的每個個體； 步驟5.2：全局領導者領導階段：根據(jù)種群的全局領導者GL和同群組的另一隨機蜘蛛猴更新蜘蛛猴種群中的每個個體； 步驟5.3：局部領導者學習階段：根據(jù)群組中當前最優(yōu)個體，更新每個群組的局部領導者LL； 步驟5.4：全局領導者學習階段：根據(jù)蜘蛛猴種群中當前所有局部領導者LL中的最優(yōu)個體，更新蜘蛛猴種群的全局領導者GL； 步驟5.5：局部領導者決策階段：根據(jù)每個局部領導者LL對應的未更新次數(shù)，決定是否基于兩個不同的規(guī)則重定向所屬群組中的所有蜘蛛猴個體，攔截并保留全局最優(yōu)個體信息； 步驟5.6：全局領導者決策階段：根據(jù)蜘蛛猴種群中全局領導者GL的未更新次數(shù)和當前群組的數(shù)量，對種群進行分組或重組決策； 經(jīng)過指定迭代次數(shù)T后，返回蜘蛛猴種群中的全局領導者GL，并將其作為目標解； 所述步驟1中，選擇EDV值的計算作為優(yōu)化目標，構建的適應度函數(shù)公式表示如下： ；式中，S表示種子節(jié)點集，k表示種子節(jié)點集的大小，表示集合S中所有節(jié)點的出度鄰居節(jié)點的并集，E表示社交網(wǎng)絡中所有邊的集合，表示信息在網(wǎng)絡中邊（u，v）上的傳播概率，即信息從節(jié)點u傳遞到節(jié)點v的可能性； 所述步驟2中，離散型的蜘蛛猴個體表示函數(shù)為一個k維不重復的整數(shù)向量，表示如下：；式中，N表示蜘蛛猴種群的大小，k表示種子節(jié)點集的大小，表示給定社交網(wǎng)絡中的節(jié)點，j=1,2,...,k。

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