Åsiktsbildningsprocessen genom syntes och kontrast mellan olika synvinklar har varit föremål för många studier inom nationalekonomi och samhällsvetenskap. I dag manifesterar sig denna process också i sociala nätverk och sociala medier på nätet. Den viktigaste egenskapen hos framgångsrika marknadsföringskampanjer är att de tar hänsyn till en sådan opinionsbildningsdynamik för att skapa en övergripande positiv uppfattning om en specifik informationspunkt, såsom en person, en produkt eller en idé. I detta dokument antar vi en väletablerad modell för social-opinion dynamik och formalisera problemet med kampanjdesign som problemet med att identifiera en uppsättning målpersoner vars positiva åsikt om en informationspunkt kommer att maximera den övergripande positiva åsikten för punkten i det sociala nätverket. Vi kallar detta problem Campaign. Vi studerar komplexiteten i Campaign-problemet och utformar algoritmer för att lösa det. Våra experiment på verkliga data visar effektiviteten och den praktiska nyttan av våra algoritmer.
Baserat på samma åsiktsbildning dynamik, det promotion problem som kallas CAMPAIGN studerades i REF.
Opinion Maximization in Social Networks
{'venue': 'Siam International Conference on Data Mining (SDM), 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}