ABSTRACT Influence Maximization är att extrahera en liten samling inflytelserika personer från ett nätverk för att få den största påverkan spridning. Som en nyckelfråga inom viral marknadsföring har detta problem studerats i stor utsträckning i litteraturen. Men trots en hel del arbete som har gjorts, den traditionella influens maximering modellen kan inte helt fånga egenskaperna hos verkliga nätverk, eftersom det vanligtvis förutsätter att kostnaden för att aktivera varje individ bland utsädet är densamma och ignorerar kostnadsskillnaderna att aktivera dem. I själva verket, om ett företag planerar att marknadsföra sina produkter eller idéer, ger det alltid belöningen för varje disseminator av utsädesgruppen beroende på hans eller hennes grad av inflytande sprids. Alla företag förväntar sig att få största möjliga inflytande med lägsta kostnad, eller acceptabla kostnader, för dem. Motiverade av denna iakttagelse, föreslår vi en ny modell, kallad influence maximization-cost minimization (IM-CM), som kan fånga egenskaperna hos verkliga nätverk bättre. För att lösa denna nya modell föreslår vi en multiobjektiv diskret partikelsvärmoptimeringsalgoritm för IM-CM. Algoritmen kan ta hänsyn till både individuella kostnader och individuell påverkan. Dessutom kan resultaten av denna algoritm också ge en mängd olika val för beslutsfattare att välja på grundval av sina budgetar. Slutligen, experiment på tre verkliga nätverk visar att vår algoritm har utmärkt effektivitet och effektivitet. INDEX TERMS Influence maximization, kostnadsminimering, multiobjektiv diskret partikel svärm optimering.
Yang och Liu REF föreslår en ny modell, kallad influence maximization-cost minimization (IM-CM), som tar hänsyn till kostnadsskillnader för att aktivera varje individ. Och de utvecklar en multiobjektiv diskret partikel svärm optimering algoritm för IM-CM.
Influence Maximization-Cost Minimization in Social Networks Based on a Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}