En av de grundläggande frågorna i sociala nätverk är påverkan maximering problem, där målet är att identifiera en liten delmängd av individer så att de kan utlösa det största antalet medlemmar i nätverket. I verkliga sociala nätverk kan spridningen av information från en nod till en annan medföra en viss tidsfördröjning; dessutom kan informationens värde minska med tiden. Så inte bara täckningens storlek, utan också utbredningshastigheten spelar roll. I detta dokument föreslår vi problemet med tidskänsligt inflytande (TSIM), som tar hänsyn till informationsvärdets tidsberoende. Med tanke på tidsfördröjningen utvecklar vi två spridningsmodeller, nämligen modellen Delayed Independent Cascade och modellen Delayyed Linear Threshold. Vi visar att TSDM-problemet är NP-hårdt under dessa modeller, men spridningsfunktionen är monoton och submodulär. Således, en girig approximation algoritm kan uppnå en 1-1/e approximation förhållande. Dessutom föreslår vi två tidskänsliga centralitetsåtgärder och jämför deras prestanda med den giriga algoritmen. Vi utvärderar våra metoder på fyra verkliga datauppsättningar. Experimentella resultat visar att de föreslagna algoritmerna överträffar befintliga metoder, som ignorerar förfallet av informationsvärde över tiden.
Mohammad m.fl. REF, introducerade Time-Sensitive Influence Maximering problem, där beroendet av informationsvärde till tid inkorporeras i påverkan maximeringsprocessen.
Time-sensitive influence maximization in social networks
{'venue': 'J. Inf. Sci.', 'journal': 'J. Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}