Inflytande maximering är ett problem med att hitta en liten uppsättning mycket inflytelserika användare, även känd som frön, i ett socialt nätverk så att spridningen av inflytande under vissa förökningsmodeller maximeras. I detta dokument anser vi att tidskritisk påverkan maximering, där man vill maximera påverkan sprids inom en given tidsfrist. Eftersom timing beaktas i optimeringen, utökar vi också Independent Cascade (IC) modellen och Linjära Tröskel (LT) modellen för att införliva tidsfördröjning aspekten av påverkan spridning bland individer i sociala nätverk. Vi visar att tidskritisk påverkan maximering under de tidsfördröjda IC- och LT-modellerna upprätthåller önskade egenskaper såsom submodularitet, vilket gör det möjligt för en girig approximationsalgoritm att uppnå en approximationsgrad på 1 − 1/e. För att övervinna ineffektiviteten i den giriga algoritmen utformar vi två heuristiska algoritmer: den första bygger på en dynamisk programmeringsprocess som beräknar exakt påverkan i trädstrukturer och riktade acykliska subgrafer, medan den andra omvandlar problemet till en i de ursprungliga modellerna och sedan tillämpar befintliga snabba heuristiska algoritmer till det. Våra simuleringsresultat visar att våra algoritmer uppnår samma nivå av inflytande som den giriga algoritmen samtidigt som de kör några storleksordningar snabbare, och de överträffar också befintliga snabba heuristiker som bortser från deadline restriktion och förseningar i spridning.
Författarna i REF diskuterade mestadels tidskritisk påverkan maximering, där varje nod vill nå maximal påverkan spridning inom en given deadline.
Time-Critical Influence Maximization in Social Networks with Time-Delayed Diffusion Process
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}