Abstract-Campaigners, annonsörer och aktivister vänder sig alltmer till sociala rekommendationsmekanismer, som tillhandahålls av sociala medier, för att marknadsföra sina produkter, tjänster, varumärken och till och med idéer. Men många gånger fungerar sådana sociala nätverksbaserade kampanjer dåligt i praktiken, eftersom rekommendationernas intensitet drastiskt minskar utöver ett fåtal humle från källan. En naturlig strategi för att bibehålla intensiteten är att ge incitament. I detta dokument tar vi upp problemet med att minimera de kostnader som kampanjledaren ådrar sig för att uppmuntra en bråkdel av individerna i det sociala nätverket, samtidigt som vi ser till att kampanjmeddelandet når en viss förväntad del av individerna. Vi tar också upp det dubbla problemet med att maximera kampanjpenetrationen för en resursbegränsad kampanjledare. För att hjälpa oss att förstå och lösa de ovan nämnda problemen använder vi perkoleringsteorin för att formellt ange dem som optimeringsproblem. Dessa problem är inte tillgängliga för traditionella tillvägagångssätt på grund av en fast punktekvation som måste lösas numeriskt. Vi använder dock resultat från tillförlitlighetsteorin för att fastställa några viktiga egenskaper hos den fasta punkten, vilket i sin tur gör det möjligt för oss att lösa dessa problem med hjälp av algoritmer som är linjära i maximal nodgrad. Dessutom utvärderar vi de analytiska lösningarnas effektivitet genom att utföra simuleringar på verkliga nätverk.
I REF fokuserar man på att minimera influencerns kostnader för att nå en fast del av noderna i nätverket.
Incentivized Campaigning in Social Networks
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}