Abstract-The influence maximization (IM) problem som definieras i seminal papper av Kempe et al. har fått stor uppmärksamhet från olika forskningssamfund, vilket har lett till utformning av en mängd olika lösningar. Tyvärr ignorerar detta klassiska IM-problem det faktum att det tar tid att sprida inflytande för att nå den största omfattningen kan vara betydande i verkliga sociala nätverk, under vilka det underliggande nätverket självt kan ha utvecklats. Detta fenomen kan ha en betydande negativ inverkan på kvaliteten på utvalda frön och som ett resultat av detta kan alla befintliga tekniker som använder denna klassiska definition som byggsten generera frön med suboptimal påverkan. I detta dokument ser vi över det klassiska IM-problemet och föreslår en mer realistisk version som kallas PROTEUS-IM (Propagation Timemedvetet Influence Maximization) för att ersätta det genom att ta itu med den ovan nämnda begränsningen. Eftersom påverkansförökning kan ta tid utgår vi från att det underliggande sociala nätverket kan utvecklas under påverkansförökning. Följaktligen syftar PROTEUS-IM till att välja ut frön i det nuvarande nätverket för att maximera påverkansspridningen i framtida fall av nätverket i slutet av påverkansförökningsprocessen utan att anta fullständig topologisk kunskap om det framtida nätverket. Vi föreslår en girig och en omvänd Reachable (RR) set-baserade algoritmer som kallas PROTEUS-GENIE respektive PROTEUS-SEER, för att ta itu med detta problem. Våra algoritmer använder den toppmoderna Forest Fire Model för modellering av nätverksutveckling under påverkansutbredning för att hitta högkvalitativa frön. Experimentell studie av verkliga och syntetiska sociala nätverk visar att våra föreslagna algoritmer konsekvent överträffar toppmoderna klassiska IM-algoritmer med avseende på utsädeskvalitet.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog förökning Tidsmedveten påverkan Maximering (PROTEUS-IM) för att ta itu med begränsningen av utvecklingen av det underliggande nätverket förändras över tid.
Time is What Prevents Everything from Happening at Once: Propagation Time-conscious Influence Maximization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}