[發明專利]一種基于影響力最大化節點評估的招聘信息匹配方法

在審

• 申請號: 202110014362.6
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112766884A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 金曉燕
• 申請（專利權）人: 浙江工貿職業技術學院
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06Q50/00;G06F16/958
• 代理公司: 溫州名創知識產權代理有限公司 33258
• 代理人: 陳加利

1.一種基于影響力最大化節點評估的招聘信息匹配方法，其特征在于，包括有：

確定網絡模型，給定網絡模型中的節點數并組成初始節點集；

激活初始節點集內的活躍節點，并加入至活躍節點集中，同時基于初始節點集內的各活躍節點來尋找能被感染的所有相鄰節點，將能被感染的節點均加入至活躍節點集，活躍節點集內的活躍節點的總數為M；

設置迭代周期閾值M-1，在迭代周期閾值M-1的周期內基于邊際增益的升序對活躍節點集進行排序；

對活躍節點集內的所有活躍節點進行模型訓練，篩選出核心的活躍節點作為種子節點。

2.根據權利要求1所述的一種基于影響力最大化節點評估的招聘信息匹配方法，其特征在于，確定網絡模型，給定網絡模型中的節點數并組成初始節點集包括有：

初始化A個節點和待添加的B條邊，

隨機選取兩個不相連的節點，并在兩個節點之間添加一條邊；

直至B條邊添加完畢；且各條邊均不重疊。

3.根據權利要求1所述的一種基于影響力最大化節點評估的招聘信息匹配方法，其特征在于，激活初始節點集內的活躍節點，并加入至活躍節點集中包括有：

隨機選擇若干節點并將其分配至活躍狀態，其他所有節點均處于非活躍狀態；

對于每一個非活躍狀態的節點，計算出相鄰且處于活躍狀態的節點數目并記作活躍值，若該節點的活躍值等于或者大于設定的閾值，則該節點轉換為活躍狀態；

直至活躍狀態的節點數穩定，將所有處于活躍狀態的節點作為活躍節點加入至活躍節點集中。

4.根據權利要求1所述的一種基于影響力最大化節點評估的招聘信息匹配方法，其特征在于，在迭代周期閾值M-1的周期內基于最大邊際增益的升序對活躍節點集進行排序包括有：

在第N次迭代周期中，按順序依次比較相鄰兩個活躍節點的邊際增益，若前一個節點的邊際增益大于后一個節點的邊際增益，則位置互換；否則不進行位置互換；需進行M-N次排序；

在每一次迭代周期完畢后，迭代周期閾值M-1減1，直至迭代周期閾值M-1等于0。

5.根據權利要求1所述的一種基于影響力最大化節點評估的招聘信息匹配方法，其特征在于，對活躍節點集內的所有活躍節點進行模型訓練，篩選出核心的活躍節點作為種子節點包括有：

將已排序的活躍節點集按序劃分成多個活躍節點子集S，設定活躍節點子集S內的活躍節點數S_m，從活躍節點傳送至其他活躍節點的概率為P_m，則

P_m(n-S_m)＝{(rS-1+σ)(n-S_m)}/{(n-1)*t}，σ＜1；

在上式中，n為活躍節點集內的活躍節點總數，rS為活躍節點子集S的平均度，t取范圍在[0,1]之間的小數；

當n趨于∞時，

P_m(n-S_m)＝(rS-1+σ)/t，σ＜1；

在上式中，若(rS-1+σ)/t的值大于1，則說明對應活躍節點子集S是可以向外擴散的；取(rS-1+σ)/t值最大的活躍節點子集S，并篩選出其內邊際增益最大的活躍節點作為核心的種子節點。