Abstrakt. Vi betraktar det spridningsmaximeringsproblem som definierades av Domingos och Richardson [7, 22]. I detta problem får vi ett socialt nätverk representerat som en graf och krävs för att hitta den uppsättning av de mest "influenta" individer som genom att introducera dem med en ny teknik, vi maximerar det förväntade antalet individer i nätverket, senare i tiden, som antar den nya tekniken. Detta problem har tillämpningar inom viral marknadsföring, där ett företag kan vilja sprida ryktet om en ny produkt via de mest inflytelserika individerna i populära sociala nätverk som Myspace och Blogsphere. Problemet med spridningsmaximering studerades nyligen i flera modeller av sociala nätverk [14, 15, 20]. I detta korta dokument studerar vi detta problem i samband med den väl studerade probabilistiska röstmodellen. Vi tillhandahåller mycket enkla och effektiva algoritmer för att lösa detta problem. Ett intressant specialfall av vårt resultat är att den mest naturliga heuristiska lösningen, som plockar noderna i nätverket med högsta grad, verkligen är den optimala lösningen.
I REF tittar författarna på det speciella fallet med röstmodellen och utformar effektiva algoritmer i denna inställning.
A Note on Maximizing the Spread of Influence in Social Networks
{'venue': 'WINE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}