Vi anser att problemet med påverkan maximering, problemet med att maximera antalet människor som blir medvetna om en produkt genom att hitta den "bästa" uppsättningen av "frö" användare att utsätta produkten för. De flesta tidigare arbete på detta ämne antar att vi vet sannolikheten för att varje användare påverkar varandra användare, eller vi har data som låter oss uppskatta dessa influenser. Denna information är dock vanligtvis inte tillgänglig från början eller svår att få tag på. För att undvika detta antagande, antar vi en combinatorial multi-armad bandit paradigm som uppskattar påverkan sannolikheter som vi successivt prova olika fröuppsättningar. Vi fastställer gränser för genomförandet av detta förfarande enligt den befintliga återkopplingen på kantnivå samt en ny och mer realistisk återkoppling på nodnivå. Utöver våra teoretiska resultat beskriver vi ett praktiskt genomförande och demonstrerar experimentellt dess effektivitet och effektivitet på fyra verkliga datauppsättningar.
Vaswani m.fl. REF studerade problemet med influensmaximering när ingen kaskadmodell finns tillgänglig i syfte att uppskatta påverkanssannolikheterna eftersom varje frömängd väljs sekventiellt.
Influence Maximization with Bandits
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}