celf資料集：facebook
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import numpy as np
import time
from collections import counter
from igraph import *
import random
import copy
import matplotlib.pyplot as plt
from random import uniform, seed
import pandas as pd
import time
from collections import counter
def generate_p(num):
p = np.random.rand(num)
return p
def ic(g, s, mc):
print('-----v', s)
spread =
for i in range(mc):
new_nodes, a = s[:], s[:]
while new_nodes != :
node_out = g.loc[g['source'].isin(new_nodes)]
node_out = node_out['target']
node_out = node_out.tolist()
success = np.random.uniform(0, 1, len(node_out)) < generate_p(len(node_out))
new_ones = list(np.extract(success, np.array(node_out)))
new_nodes = list(set(new_ones) - set(a))
print('new nodes', new_nodes)
a += new_nodes
print(spread)
return np.mean(spread)
def celf(g, k, mc):
g_v = g['source'].tolist()
g_v = list(set(g_v))
v_count = len(g_v)
s, spread, timelapse, start_time = , , , time.time()
# margin_gain = [ ic(g, [v], mc) for v in g_v ]
# look_up = dict(zip(g_v, margin_gain))
look_up = look
look_up = dict(sorted(look_up.items(), key = lambda x:(x[1]), reverse=true))
print('lookup', look_up)
s = list(look_up.keys())[0] # 第乙個加入的種子節點
spread = list(look_up.values())[0] # 第乙個種子的影響力傳播值
print('spread', spread)
spread_max, node_max = -1, -1
for s_index in range(k-1):
flag = 0
for i_index, i in enumerate(look_up.keys()):
print('i_index, i', i_index, i)
print(look_up)
if i not in s:
spread_i = ic(g, s + [i], mc)
spread_i_margin = spread_i - spread
spread_next_i = i_index + 1 if i_index+1 < v_count else i_index
if spread_i_margin > list(look_up.values())[spread_next_i]: # 如果節點i的inf spread大於上一輪lookup表中的最前面的節點的inf spread，直接加入種子集
flag = 1
spread = spread_i
break
elif spread_i > spread_max:
spread_max = s
node_max = i
look_up[i] = spread_i_margin
if flag == 0:
spread = spread_max
return (s, spread, timelapse)
data = pd.read_csv('../data/facebook1.csv')
p = generate_p(data.shape[0])
(s, spread, timelapse) = celf(data, k=3, mc=1)
print(s, spread, timelapse)
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