Vi presenterar Spine, en effektiv algoritm för att hitta "bakbenet" i ett påverkansnätverk. Med tanke på ett socialt diagram och en stock av tidigare utbredningar bygger vi ett exempel på den oberoende kaskadmodell som beskriver förökningarna. Vi strävar efter att minska komplexiteten i den modellen, samtidigt som vi bevarar den största delen av dess noggrannhet när det gäller att beskriva data. Vi visar att problemet är oåtkomligt och vi presenterar en optimal, dynamisk programmeringsalgoritm, vars sökutrymme, om än exponentiellt, är typiskt mycket mindre än den brutala kraftens, uttömmande sökstrategi. Vi söker en praktisk, skalbar strategi för sparifiering, vi utformar Spine, en girig, effektiv algoritm med praktiskt taget liten kompromiss i kvalitet. Vi hävdar att sparifiering är en grundläggande dataminskningsoperation med många tillämpningar, allt från visualisering till undersökande och beskrivande dataanalys. Som ett bevis på koncept, använder vi Spine på verkliga datauppsättningar, avslöjar ryggraden i deras influens-propagation nätverk. Dessutom tillämpar vi Spine som ett förbearbetningssteg för påverkansmaximeringsproblem, vilket visar att beräkningar på sparifierade modeller ger lite noggrannhet, men ger betydande förbättringar i fråga om skalbarhet.
Mathioudakis m.fl. REF föreslår en algoritm för att hitta den glesa ryggraden i ett påverkansnätverk.
Sparsification of influence networks
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}