Inflytande maximering är problemet med att hitta en uppsättning användare i ett socialt nätverk, så att genom att rikta denna uppsättning, maximerar man den förväntade spridningen av inflytande i nätverket. Merparten av litteraturen om detta ämne har uteslutande fokuserat på den sociala grafen, med utsikt över historiska data, d.v.s. spår av tidigare aktionsförökningar. I denna uppsats studerar vi hur maximering påverkar ett nytt databaserat perspektiv. I synnerhet inför vi en ny modell, som vi kallar kreditdistribution, som direkt utnyttjar tillgängliga spridningsspår för att lära sig hur påverkansflöden i nätverket och använder detta för att uppskatta förväntad påverkansspridning. Vår strategi lär sig också de olika nivåerna av inflytande hos användarna, och den är tidsmedveten i den meningen att den tar hänsyn till inflytandets tidsmässiga natur. Vi visar att influensmaximering enligt kreditdistributionsmodellen är NP-hård och att den funktion som definierar förväntad spridning under vår modell är submodulär. Baserat på dessa utvecklar vi en approximationsalgoritm för att lösa det påverkansmaximeringsproblem som på en gång har hög noggrannhet jämfört med standardmetoden, samtidigt som det är flera storleksordningar snabbare och mer skalbara.
Ett karakteristiskt exempel är kreditfördelningsmodellen REF.
A Data-Based Approach to Social Influence Maximization
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}