I detta dokument tar vi upp den viktiga frågan om osäkerhet i kanten påverkar sannolikhetsberäkningar för väl studerade påverka maximering problem - uppgiften att hitta k frö noder i ett socialt nätverk för att maximera påverkan spridning. Vi föreslår problemet med robust påverkan maximering, som maximerar det värsta-fall förhållandet mellan påverkan spridning av det valda utsädet och den optimala utsädesmängden, med tanke på osäkerheten i parametern inmatning. Vi utformar en algoritm som löser detta problem med en lösningsberoende bunden. Vi studerar vidare enhetliga provtagnings- och adaptiva provtagningsmetoder för att effektivt minska osäkerheten kring parametrar och förbättra robustheten i påverkansmaximeringsarbetet. Våra empiriska resultat visar att parameterosäkerhet i hög grad kan påverka maximeringsprestanda och tidigare studier som lärt sig påverka sannolikheter kan leda till dålig prestanda i robust påverkan maximering på grund av relativt stor osäkerhet i parameteruppskattningar, och information kaskadbaserad adaptiv provtagningsmetod kan vara ett effektivt sätt att förbättra robustheten av påverkan maximering.
I REF, författarna tar itu med osäkerheten i kanten påverkar sannolikheten.
Robust Influence Maximization
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}