Abstract-För bättre viral marknadsföring, har det varit en hel del forskning om social påverkan maximization. Men problemet som vem påverkas och hur olika den influerade befolkningen är, vilket är viktigt i den verkliga marknadsföringen, har i stor utsträckning försummats. Därför föreslår vi i detta dokument att man samtidigt tar hänsyn till omfattningen av inflytandet och mångfalden hos den influerade skaran. Specifikt formulerar vi det som ett optimeringsproblem, d.v.s. diversifierat socialt inflytande maximering. För det första lägger vi fram en allmän ram för detta problem, där vi konstruerar en klass av mångfaldsåtgärder för att kvantifiera mångfalden hos den influerade skaran. Samtidigt bevisar vi att en enkel girig algoritm garanterar att ge en nästan optimal lösning på optimeringsproblemet. Dessutom slappnar vi av problemet genom att fokusera på mångfalden av de noder som är avsedda för initial aktivering, och visa hur denna avslappnade form kan användas för att diversifiera resultaten av många heuristik, t.ex. PageRank. Slutligen utför vi omfattande experiment på två verkliga dataset, som visar att vår formulering är effektiv för att generera olika resultat.
I REF, Tang et al. anses vara en något annorlunda objektiv funktion, som är en linjär kombination av påverkan och en mångfald funktion, med målet att maximera inflytande och mångfald av de påverkade noderna på samma gång.
Diversified social influence maximization
{'venue': '2014 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM 2014)', 'journal': '2014 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM 2014)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}