Sociala nätverk används ofta i marknadsföringssyfte. Till exempel kan gratis prover av en produkt ges till några inflytelserika sociala nätverk användare (eller frönoder), med förhoppningen att de kommer att övertyga sina vänner att köpa den. Ett sätt att formalisera detta mål är genom problemet med påverkan maximisering (eller IM), vars mål är att hitta de bästa frönoder för att aktivera under en fast budget, så att antalet människor som får påverkas i slutändan maximeras. Lösningar till IM är beroende av sannolikheten för att en användare påverkar en annan. Denna sannolikhetsinformation kan dock vara otillgänglig eller ofullständig. I detta dokument studerar vi IM i avsaknad av fullständig information om påverkansannolikhet. Vi kallar detta problem Online Influence Maximization (OIM), eftersom vi lär oss påverka sannolikheter samtidigt som vi kör påverkanskampanjer. För att lösa OIM föreslår vi en multi-trial strategi, där (1) vissa frönoder väljs baserat på befintlig påverkan information; (2) en påverkan kampanj startas med dessa frönoder; och (3) användaren återkoppling används för att uppdatera påverka information. Vi antar Explore-Exploit strategier, som kan välja frö noder med hjälp av antingen nuvarande influens sannolikhetsuppskattning (exploit), eller det förtroende som är bundet till uppskattningen (explore). Alla befintliga IM-algoritmer kan användas i detta ramverk. Vi utvecklar också en inkrementell algoritm som avsevärt kan minska omkostnaderna för att hantera feedback från användare. Våra experiment visar att vår lösning är mer effektiv än traditionella IM-metoder på partiell information.
Till exempel, Ref studier påverkan maximering i avsaknad av fullständig information om aktiveringsannolikhet.
Online Influence Maximization
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}