Abstract-Ges en fast budget och en godtycklig kostnad för att välja varje nod, det budgeterade inflytande maximization (BIM) problem gäller att välja en uppsättning frö noder för att sprida viss information som maximerar det totala antalet noder påverkas (benämns som inflytande spridning) i sociala nätverk till en total kostnad inte mer än budgeten. Vår föreslagna frövalsalgoritm för BIM-problemet garanterar en approximationsgrad på (1 −1/ ε e). Utsädesvalalgoritmen måste beräkna påverkan spridning av kandidat utsädesuppsättningar, som är känd för att vara #P-komplex. När vi identifierar kopplingen mellan beräkningen av marginalsannolikheten i Bayesiska nätverk och påverkansspridningen, utformar vi effektiva heuristiska algoritmer för det senare problemet. Experiment som använder både storskaliga sociala nätverk och syntetiskt genererade nätverk visar överlägsen prestanda hos den föreslagna algoritmen med måttliga beräkningskostnader. Dessutom gör syntetiska dataset att vi kan variera nätverksparametrarna och få viktiga insikter om hur grafstrukturer påverkar prestandan hos olika algoritmer.
För att bygga ett mer realistiskt problem med viral marknadsföring, Huy Nguyen och Rong Zheng ytterligare föreslog den budgeterade inflytande maximering problem (BIM), vilket innebär att välja en uppsättning frö noder för att maximera det totala antalet noder påverkas i sociala nätverk till en total kostnad inte mer än budgeten REF.
On Budgeted Influence Maximization in Social Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}