För att sprida information och idéer genom ett socialt nätverk syftar en såddstrategi till att hitta en liten uppsättning utsädesanvändare som kan maximera spridningen av inflytandet, vilket kallas påverkansmaximeringsproblem. Trots ett stort antal arbeten har man studerat detta problem, men de befintliga utsädesstrategierna är begränsade till de modeller som inte till fullo kan fånga upp de verkliga sociala nätverkens egenskaper. På grund av den snabba dataöverföringen och den stora befolkningen av deltagare har spridningsprocesserna i de verkliga sociala nätverken många aspekter av osäkerhet. Som framgår av experimenten, när man tar hänsyn till sådan osäkerhet, är de toppmoderna såddstrategierna pessimistiska eftersom de inte spårar påverkansspridningen. I detta dokument studerar vi de strategier som väljer ut utsädesanvändare på ett adaptivt sätt. Först modellerar vi formellt den dynamiska oberoende Cascade-modellen och introducerar konceptet adaptiv såddstrategi. Sedan, baserat på den föreslagna modellen, visar vi att en enkel girig adaptiv såddstrategi hittar en effektiv lösning med en påvisbar prestandagaranti. Förutom den giriga algoritmen tillhandahålls en effektiv heuristisk algoritm för bättre skalbarhet. Omfattande experiment har utförts både på de verkliga nätverken och på syntetiska kraftnät. Resultaten häri visar att de adaptiva såningsstrategierna är överlägsna andra baslinjemetoder. Index Terms-Social nätverk inflytande, adaptiv sådd strategi, stokastisk submodulär maximering.
Tong m.fl. REF presenterade en analytisk studie av adaptivt tillvägagångssätt, som syftar till att hitta en liten uppsättning utsädesanvändare som kan maximera spridningen av inflytandet.
Adaptive Influence Maximization in Dynamic Social Networks
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}