Abstrakt. För att hitta de mest inflytelserika noderna för viral marknadsföring har flera modeller föreslagits för att beskriva påverkan förökningsprocessen. Bland dem är Independent Cascade (IC) Modellen mest allmänt studerade. Under IC-modellen har dock datorpåverkansspridning (dvs. det förväntade antalet noder som kommer att påverkas) för varje given fröuppsättning visat sig vara #P-hård. Därför föreslår vi i detta dokument GS-algoritm för snabb approximation av inflytandet genom att lösa ett linjärt system, baserat på det faktum att sannolikheten för spridning i verkliga sociala nätverk vanligtvis är ganska liten. Dessutom, för bättre approximation, studerar vi de strukturella defekt problem som finns i nätverk, och på motsvarande sätt, föreslå förbättrade algoritmer, GSbyStep och SSSbyStep, genom att införliva Maximum Influence Path heuristic. Våra algoritmer utvärderas genom omfattande experiment på fyra sociala nätverk. Experimentella resultat visar att våra algoritmer kan få bättre approximationer till IC-modellen än toppmoderna.
Dessutom konstaterar REF att sannolikheten för spridning i verkliga nätverk vanligtvis är ganska liten, och föreslår därför en snabb approximation av påverkan som sprids genom att lösa ett linjärt system.
On approximation of real-world influence spread
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}