影响力最大化模拟爆发(粗糙笔记)

以前写过的一些影响力最大化问题的文章：

影响力最大化 IC模型+贪心算法
影响力最大化模拟爆发(粗糙笔记)
影响力最大化 IC 蒙特卡洛模拟贪心算法
影响力最大化 IMRank 我心中的最优算法
影响力最大化 CELF 成本效益延迟转发算法

这里做一下记录，不是想要讲解什么，怕以后自己会忘记，所以写的很粗糙，但是我别的blog还是很用心的。哈哈

大家共勉~~~

import random
from time import timeNUM_MC_ROUNDS = 100  # 可修改class SimuGreedy:def __init__(self):with open("graph.txt", "r") as file:self.graph = [[float(x) for x in line.split()] for line in file]self.num_vert = len(self.graph)self.status = [0 for _ in range(self.num_vert)]self.seed_set = []print('Graph with {0} vertices has been loaded.'.format(self.num_vert))print('Number of rounds in single Monte Carlo simulation: {0}'.format(NUM_MC_ROUNDS))def get_seed_set(self):tic = time()while True:max_val = max_id = 0for idx, state in enumerate(self.status):if state == 0:# print('evaluating V{0}'.format(idx))val = self.simulate_influence(idx)# print('V{0}: {0}'.format(idx, val))if val > max_val:max_val = valmax_id = idxself.seed_set.append(max_id)self.status[max_id] = 1# if max_val >= self.num_vert:if len(self.seed_set) == 5:breakelse:print('Current expected #influenced: {0}, {1}-element seed set: {2}'.format(max_val, len(self.seed_set), self.seed_set))return self.seed_set, time() - ticdef simulate_influence(self, vert_id):test_seed_set = [seed for seed in self.seed_set]test_seed_set.append(vert_id)cnt = 0for _ in range(NUM_MC_ROUNDS):live_set = [seed for seed in test_seed_set]newly_influenced_set = []temp_status = [s for s in self.status]temp_status[vert_id] = 1cnt += len(test_seed_set)while True:for idx, state in enumerate(temp_status):if state == 0:prob_not_influenced = 1.for live in live_set:prob_not_influenced *= 1 - self.graph[live][idx]prob_influenced = 1 - prob_not_influencedif prob_influenced >= self.get_rand():temp_status[idx] = 1newly_influenced_set.append(idx)if len(newly_influenced_set) == 0:breakcnt += len(newly_influenced_set)live_set = [inf for inf in newly_influenced_set]newly_influenced_set = []return cnt / NUM_MC_ROUNDS@staticmethoddef get_rand():return random.uniform(0, 1)if __name__ == '__main__':seed_set, time_cost = SimuGreedy().get_seed_set()print('--------------')print('Time cost: {0} s'.format(time_cost))print('Final indexes of vertices in {0}-element seed set:'.format(len(seed_set)))print(seed_set)

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