Inflytande maximering är problemet med att hitta en uppsättning inflytelserika användare i ett socialt nätverk så att den förväntade spridningen av inflytande under en viss spridningsmodell maximeras. En stor del av det tidigare arbetet har försummat den viktiga distinktionen mellan socialt inflytande och faktisk produktadoption. Men som erkänns i management science litteratur, en individ som blir påverkad av sociala bekanta kanske inte nödvändigtvis anta en produkt (eller teknik), på grund av t.ex. monetära bekymmer. I detta arbete skiljer vi mellan inflytande och adoption genom att explicit modellera de stater som påverkas och anta en produkt. Vi utökar den klassiska Linjära Tröskel (LT) modellen för att införliva priser och värderingar, och faktor dem i användarnas beslutsprocess för att anta en produkt. Vi visar att den förväntade vinstfunktionen enligt vår föreslagna modell bibehåller submodularitet under vissa förhållanden, men inte längre uppvisar monotonitet, till skillnad från den förväntade påverkan spridningsfunktionen. För att maximera den förväntade vinsten under vår förlängda LT-modell använder vi ett obudgeterat girigt ramverk för att föreslå tre vinstmaximeringsalgoritmer. Resultaten av vår detaljerade experimentella studie av tre verkliga datauppsättningar visar att av de tre algoritmerna, SIDAN, som tilldelar priser dynamiskt baserat på vinstpotentialen för varje kandidat utsäde, har den bästa prestanda både i den förväntade vinst uppnås och i körtid.
Ett annat arbetsreferensdokument skiljer mellan aktivering och antagande.
Profit Maximization over Social Networks
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}