Abstrakt. Vi studerar problemet med att maximera den förväntade spridningen av en innovation eller beteende inom ett socialt nätverk, i närvaro av "ord-of-mouth" remiss. Vårt arbete bygger på observationen att individers beslut att köpa en produkt eller anta en innovation påverkas starkt av rekommendationer från sina vänner och bekanta. Att förstå och utnyttja detta inflytande kan därför leda till en mycket större spridning av innovationen än den traditionella synen på marknadsföring till enskilda individer isolerat. I detta dokument definierar vi en naturlig och allmän modell för inflytandeutbredning som vi kallar den minskande kaskadmodellen, generalisering av modeller som används i sociologiska och ekonomiska samhällen. I denna modell, som i relaterade, ett beteende sprider sig på ett kaskaderande sätt enligt en probabilistisk regel, börjar med en uppsättning av initialt "aktiva" noder. Vi studerar det uppsatta urvalsproblemet: vi vill välja en uppsättning individer som ska rikta in sig på initial aktivering, så att kaskaden som börjar med denna aktiva uppsättning är så stor som möjligt i förväntan. Vi visar att i den minskande kaskadmodellen, en naturlig girig algoritm är en 1 - 1/ e - ε approximation för att välja en måluppsättning av storlek k.
I REF föreslår författarna en allmän modell för påverkansutbredning som kallas den minskande kaskadmodellen och analyserar dess prestanda när det gäller att maximera spridningen av en idé.
Influential Nodes in a Diffusion Model for Social Networks
{'venue': 'ICALP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}