Influence maximization, vars mål är att välja k-användare (kallas frön) från ett socialt nätverk så att antalet användare som påverkas av fröna (kallas influensspridning) maximeras, har dragit till sig betydande uppmärksamhet på grund av dess utbredda applikationer, såsom viral marknadsföring och rykteskontroll. Men i verkliga sociala nätverk har användarna sina egna intressen (som kan representeras som ämnen) och är mer benägna att påverkas av sina vänner (eller vänners vänner) med liknande ämnen. Vi kan öka inflytandet genom att ta hänsyn till ämnen. För att ta itu med detta problem studerar vi ämnesmedveten påverkan maximering, som, med tanke på en ämnesmedveten påverkan maximization (TIM) fråga, finner k frön från ett socialt nätverk så att ämne-medveten påverkan spridning av k frön maximeras. Vårt mål är att möjliggöra online TIM frågor. Eftersom det ämnesmedvetna influence maximization problemet är NP-hård, fokuserar vi på att ta fram effektiva algoritmer för att uppnå omedelbar prestanda samtidigt som en hög påverkan sprids. Vi använder en maximal påverkan arborescence (MIA) modell för att uppskatta beräkningen av påverkan spridning. För att effektivt hitta k frön under MIA-modellen, föreslår vi först en besteffort algoritm med 1 − 1 e approximation förhållande, som uppskattar en övre gräns för ämnet-medveten påverkan av varje användare och använder den bundna att beskära ett stort antal användare med litet inflytande. Vi utformar effektiva tekniker för att uppskatta snävare övre gränser. Vi föreslår sedan en snabbare ämnesprov-baserad algoritm med · (1 − 1 e ) approximation förhållande för alla  till (0, 1], som materialiserar påverkan spridning av vissa ämne-distribution prover och använder den materialiserade informationen för att undvika att beräkna den faktiska påverkan av användare med små influenser. Experimentella resultat visar att våra metoder avsevärt överträffar utgångsvärdet.
Chen och Al. REF studerade ämnesmedveten påverkan maximering; de föreslog en algoritm för att hitta k-frön från sociala nätverk så att ämnesmedveten påverkan maximerades.
Online Topic-Aware Influence Maximization
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}