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图中的影响传播

数据结构与算法 2020-06-08 v1 组合数学

摘要

考虑图 GG 与初始配置,其中每个节点为黑或白。假设每轮所有节点基于预定义规则同时更新其颜色。可将图 GG 视为社交网络,其中每个黑/白节点代表对特定话题持正/负意见的个体。在 rr 阈值(相应 α\alpha 阈值)模型中,若至少 rr 个邻居(相应 α\alpha 比例的邻居)为黑,则节点变黑,否则变白。rr 单调(相应 α\alpha 单调)模型与 rr 阈值(相应 α\alpha 阈值)模型相同,除黑节点永远保持黑色外。该过程需要多少轮稳定?最初必须有多少黑节点以使黑色接管或存续?本文主要目标即解决这两个问题。

关键词

引用

@article{arxiv.2006.03440,
  title  = {Spread of Influence in Graphs},
  author = {Ahad N. Zehmakan},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2006.03440},
  year   = {2020}
}

备注

arXiv admin note: text overlap with arXiv:1901.05917