Influence maximization är problemet med att hitta inflytelserika användare, eller noder, i en graf för att maximera spridningen av information. Den har många tillämpningar inom reklam och marknadsföring på sociala nätverk. I denna artikel studerar vi en mycket generisk version av influence maximization, en av optimerade influensskampanjer genom att sekventiellt välja "sprid frön" från en uppsättning influencers, en liten delmängd av nodpopulationen, under hypotesen att, i en viss kampanj, tidigare aktiverade noder förblir ihållande aktiva. Detta problem är särskilt relevant för en viktig form av marknadsföring online, känd som influencer marketing, där marknadsförarna riktar in sig på en underbefolkning av inflytelserika människor, i stället för hela basen av potentiella köpare. Viktigt är att vi inte gör några antaganden om den underliggande spridningsmodellen, och vi arbetar i en miljö där varken ett diffusionsnätverk eller historiska aktiveringsdata finns tillgängliga. Vi kallar detta problem online influencer marknadsföring med uthållighet (i korthet, OIMP). Vi diskuterar först motiverande scenarier och presenterar vår allmänna strategi. Vi introducerar en estimator på influencers återstående potential - det förväntade antalet noder som fortfarande kan nås från en given influencer - och motivera sin styrka att snabbt uppskatta det önskade värdet, beroende på verkliga data som samlats in från Twitter. Vi beskriver sedan en ny algoritm, GT-UCB, som förlitar sig på probabilistiska övre förtroendegränser på den återstående potentialen. Vi visar att vår strategi leder till högkvalitativa spridningar på både simulerade och verkliga datauppsättningar. Viktigt är att det är order av magnitud snabbare än state-of-the-art influence maximization metoder, vilket gör det möjligt att hantera storskaliga online-scenarier.
Lagrée m.fl. REF föreslog en ny formulering för problemet med påverkan maximering som kallas online influence maximization med persistens ''OIMP'' som försöker rikta en subpopulation från grafen utan att göra några förutfattade antaganden om den använda diffusion modellen.
Algorithms for Online Influencer Marketing
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}