Osäkerhet om modeller och data är allmänt förekommande inom den beräkningsmässiga samhällsvetenskapen, och det skapar ett behov av robusta sociala nätverksalgoritmer, som samtidigt kan ge garantier över ett spektrum av modeller och parameterinställningar. Vi börjar en undersökning av denna breda domän genom att studera robusta algoritmer för Influence Maximering problem, där målet är att identifiera en uppsättning k noder i ett socialt nätverk vars gemensamma inflytande på nätverket maximeras. Vi definierar ett Robust Influence Maxibiliseringsramverk där en algoritm presenteras med en uppsättning influensfunktioner, vanligtvis härledda från olika influensmodeller eller olika parameterinställningar för samma modell. De olika parameterinställningarna kan härledas från observerade kaskader på olika ämnen, under olika förhållanden eller vid olika tidpunkter. Algoritmens mål är att identifiera en uppsättning k noder som samtidigt är inflytelserika för alla påverkansfunktioner, jämfört med de (funktionsspecifika) optimala lösningarna. Vi visar starka approximativa hårdhetsresultat för detta problem om inte algoritmen får välja åtminstone en logaritmisk faktor fler frön än den optimala lösningen. Men när tillräckligt med extra frön kan väljas, visar vi att tekniker av Krause et al. kan användas för att approximera den optimala robusta påverkan inom en faktor på 1 - 1/ e. Vi utvärderar denna approximationsalgoritm för bicriteria mot naturlig heuristik på flera verkliga datamängder. Våra experiment visar att det värsta fallet hårdhet inte nödvändigtvis översättas till dålig prestanda på verkliga datamängder; alla algoritmer presterar ganska bra.
Han och Kempe föreslår robusta algoritmer för påverkan maximering problem REF.
Robust Influence Maximization
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}