I detta dokument, vi studerar kostnads-medveten mål viral marknadsföring (CTVM) problem, en generalisering av inflytande maximering. CTVM begär att de mest kostnadseffektiva användarna ska påverka de mest relevanta användarna. I motsats till den stora litteraturen försöker vi erbjuda exakta lösningar. Eftersom problemet är NPhard, alltså, exakta lösningar är intractable, föreslår vi TIPTOP, en (1 − )-optimal lösning för godtycklig > 0 som skalar till mycket stora nätverk, såsom Twitter. I hjärtat av TIPTOP ligger en innovativ teknik som minskar antalet prover så mycket som möjligt. Detta gör det möjligt för oss att exakt lösa CTVM på ett mycket mindre utrymme av genererade prover med hjälp av heltal programmering. Dessutom erbjuder TIPTOP ett verktyg för forskare att jämföra sina lösningar mot det optimala i storskaliga nätverk, som för närvarande inte finns tillgängliga.
Nyligen, Li et al. REF föreslog TIPTOP baserat på RIS, en nästan exakt lösning för IM i Billion-Scale Networks, som försökte minska antalet prover så mycket som möjligt.
TipTop: Almost Exact Solutions for Influence Maximization in Billion-Scale Networks
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}