PyNetIM 文档

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简介

PyNetIM 是一个用于**社交网络影响力最大化（Influence Maximization, IM）**问题的 Python 库，集成了多种经典算法与扩散模型，并提供 Python 实现 + C++ 加速后端，适用于算法复现、性能对比与科研实验。

功能特性

  • 多种经典影响力最大化算法（Heuristic / Simulation / RIS）

  • 多种传播模型（IC / LT / SI / SIR）

  • 统一的图结构封装（基于 NetworkX）

  • Python 可读实现 + C++ 高性能实现

  • 支持蒙特卡洛扩散模拟

  • 内置算法计时装饰器

快速开始

import networkx as nx
from pynetim.py.graph import IMGraph
from pynetim.py.algorithms import DegreeDiscountAlgorithm

# 创建图
g = nx.erdos_renyi_graph(100, 0.1)

# 构建 IMGraph（WC 权重）
graph = IMGraph(g, edge_weight_type='WC')

# 运行算法
algo = DegreeDiscountAlgorithm(graph)
seeds = algo.run(k=10)

print(seeds)

安装

pip install pynetim

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