Sammanfattning I en "tipping" modell, varje nod i ett socialt nätverk, som representerar en individ, antar en egendom eller beteende om ett visst antal av hans inkommande grannar för närvarande uppvisar samma. I viral marknadsföring är ett nyckelproblem att välja en initial ''frö''' som sätts från nätverket så att hela nätverket antar något beteende som ges till fröet. Här introducerar vi en metod för att snabbt hitta frö sätter som skalor till mycket stora nätverk. Vår strategi finner en uppsättning noder som garanterar spridning till hela nätverket under tipping modellen. Efter experimentell utvärdering 31 verkliga nätverk, fann vi att vår strategi ofta finner fröuppsättningar som är flera storleksordningar mindre än befolkningens storlek och överträffar nodal centralitet åtgärder i de flesta fall. Dessutom skalar vår strategi väl på ett Friendster socialt nätverk som består av 5,6 miljoner noder och 28 miljoner kanter vi hittade ett frö i under 3.6 h. Våra experiment visar också att vår algoritm ger små fröuppsättningar även om höggradiga noder tas bort. Sist finner vi att mycket kluster lokala stadsdelar, tillsammans med täta nätverk-omfattande samhällsstrukturer, undertrycka en trend förmåga att sprida sig under tipping modellen.
Den tipping modell metod hittade en uppsättning noder som garanterar översvämningar hela nätet REF.
A scalable heuristic for viral marketing under the tipping model
{'venue': 'Social Network Analysis and Mining', 'journal': 'Social Network Analysis and Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}