ABSTRACT Problemet med influence maximization (IM) har studerats ingående under de senaste åren och har många praktiska tillämpningar såsom social reklam och viral marknadsföring. Med tanke på nätverket och diffusion modellen, IM syftar till att hitta en inflytelserik uppsättning av frönoder så att rikta dem som diffusionskällor kommer att utlösa den maximala kaskaden av påverkade individer. Den största utmaningen med IM-problemet är dess NP-hårdhet, och de flesta av de befintliga tillvägagångssätten är med polynomisk tids komplexitet, vilket gör dem oskalerbara för mycket stora nätverk. För att ta itu med denna fråga föreslår vi i detta dokument LAIM: ett linjärt tidsschema för effektiv IM på storskaliga nät. Vårt ramverk har två steg: 1) påverka approximationen och 2) set set val. I det första steget föreslår vi en iterativ algoritm för att beräkna den lokala påverkan av en nod baserad på en rekursiv formel och använda den lokala påverkan för att approximera dess globala inflytande. I det andra steget, de k inflytelserika frönoder bryts baserat på den ungefärliga påverkan i det första steget. Utifrån vår modell visar vi teoretiskt att det föreslagna tillvägagångssättet har linjär tids- och rymdkomplexitet. Vi accelererar ytterligare vår algoritm med enkla ändringar och föreslår dess snabba version. Experimentella resultat på åtta storskaliga nätverk i verkligheten visar hur överlägsen vår strategi är jämfört med de senaste metoderna när det gäller både effektivitet och ändamålsenlighet. INDEX TERMS Influence maximization, iterativ algoritm, sociala nätverk analys, informationsspridning, beräkning komplexitet.
Wu och Al. I REF föreslås LAIM, ett linjärt tidsperspektiv för effektiv påverkansmaximering på storskaliga nät.
LAIM: A Linear Time Iterative Approach for Efficient Influence Maximization in Large-Scale Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}