Influence maximization (IM), som väljer en uppsättning k-användare (kallas frön) för att maximera inflytandet som sprids över ett socialt nätverk, är ett grundläggande problem i ett brett spektrum av applikationer såsom viral marknadsföring och nätverksövervakning. Befintliga IM-lösningar tar inte hänsyn till den mycket dynamiska karaktären av socialt inflytande, vilket resulterar i antingen dåliga frökvaliteter eller lång bearbetningstid när nätverket utvecklas. För att ta itu med detta problem definierar vi en ny IM-fråga som heter Stream Influence Maximization (SIM) på sociala strömmar. Tekniskt sett antar SIM skjutfönstermodellen och upprätthåller en uppsättning k-frön med det största inflytandet över de senaste sociala åtgärderna. Därefter föreslår vi ramverket Influential Checkpoints (IC) för att underlätta kontinuerlig SIM-frågebehandling. IC-ramverket skapar en kontrollpunkt för varje fönster slide och säkerställer en ε-ungefärlig lösning. För att förbättra dess effektivitet, vi ytterligare utforma en Sparse Influential Checkpoints (SIC) ram som selektivt håller O( - approximate lösning. Experimentella resultat av både verkliga och syntetiska datauppsättningar bekräftar effektiviteten och ändamålsenligheten i våra föreslagna ramar mot de senaste IM-strategierna.
Nyligen, Wang et al. REF ansågs vara en skjutfönstermodell för att hitta influencers baserat på de senaste interaktionerna.
Real-Time Influence Maximization on Dynamic Social Streams
{'venue': 'Proc. VLDB Endow., Vol. 10, No. 7, 2017, Pages 805-816', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}