Påverkansmaximering i sociala nätverk har vanligen studerats i samband med spridningsmodeller och irreversibla processer. I det här dokumentet ser vi en alternativ modell som behandlar individuella åsikter som snurrar i ett Ising-system på dynamisk jämvikt. Vi formaliserar Ising influence maximization problem, som har en naturlig fysisk tolkning som maximerar magnetiseringen ges en budget för externa magnetfält. Under medelvärdet fältet (MF) approximation, presenterar vi en gradient uppstigning algoritm som använder känsligheten för att effektivt beräkna lokala maxima av magnetiseringen, och vi utvecklar ett antal tillräckliga villkor för när MF magnetization är konkava och vår algoritm konvergerar till en global optimal. Vi tillämpar vår algoritm på slumpmässiga och verkliga nätverk, visar, anmärkningsvärt, att MF optimala externa fält (dvs. de externa fälten som maximerar MF magnetisering) skiftar från att fokusera på höggradiga individer vid höga temperaturer till att fokusera på låggradiga individer vid låga temperaturer. Vi etablerar också ett antal nya resultat om strukturen av steady-states i den ferromagnetiska MF Ising modellen på allmänna graf topologier, som är av oberoende intresse.
Ising inflytande maximization ursprungligen föreslogs i samband med mänsklig verksamhet i sociala nätverk REF.
Maximizing Influence in an Ising Network: A Mean-Field Optimal Solution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}