Abstract-Den algoritmiska utmaningen att maximera informationsspridning genom word-of-mouth processer i sociala nätverk har studerats kraftigt under det senaste årtiondet. Även om det har gjorts enorma framsteg och en imponerande arsenal av tekniker har utvecklats, algoritmiska ramar gör idealiserade antaganden om tillgång till nätverket som ofta kan resultera i dålig prestanda av state-of-the-art tekniker. I detta dokument introducerar vi ett nytt ramverk som vi kallar Adaptive Seeding. Ramverket är en två-stegs stokastisk optimering modell utformad för att utnyttja den potential som normalt ligger i angränsande noder av godtyckliga prover av sociala nätverk. Vårt huvudsakliga resultat är en algoritm som ger en konstant faktor approximation till den optimala adaptiva policyn för eventuell påverkansfunktion i Triggering-modellen.
REF använder stokastiska optimeringsmodeller för att maximera informationsspridningen i sociala nätverk.
Adaptive Seeding in Social Networks
{'venue': '2013 IEEE 54th Annual Symposium on Foundations of Computer Science', 'journal': '2013 IEEE 54th Annual Symposium on Foundations of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}