影响传播可比的近线性
用三元闭包测量节点亲密度，给每条边分配差异化的传播概率，并用高效更新策略在保证影响传播量的同时大幅降低计算复杂度。
Jie, Yang · 王志晓 · 芮晓彬 · Chai, Yahui · Yu, Philip S. · Sun, Lichao
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 2023
利用三元闭包结构衡量节点亲密度，为每条边分配不同传播概率，使模型更贴合实际传播行为，影响力节点识别更容易。
在选种过程中只需更新当前轮次未更新的最具影响力节点，而非所有节点，从而显著提升效率，且影响传播量与近似算法相当。
在UIC和WIC等其他独立级联模型上同样表现稳定，具有良好的通用性，可适配不同传播假设。