Abstract-Forskning om påverkan maximering har ofta att hantera marknadsföringsbehov i samband med spridning av information till specifika användare. Det har dock inte ägnats någon större uppmärksamhet åt det faktum att framgången med en informationsspridningskampanj kan bero inte bara på hur många av de första influencers som ska upptäckas utan också på deras mångfald w.r.t. kampanjens mål. Vår huvudhypotes är att om vi lär oss frön som inte bara kan påverka utan också är kopplade till mer varierande (grupper av) användare, kommer påverkan triggers också att diversifieras, och därmed kommer målanvändarna att få större chans att vara engagerade. På denna intuition definierar vi ett nytt problem, kallat Mångfaldskänslig Targeted Influence Maximization (DTIM), som förutsätter att modellera användarmångfald genom att bara utnyttja topologisk information inom ett socialt diagram. Såvitt vi vet är vi först med att föra in begreppet topologidriven mångfald i riktade IM-problem, där vi definierar två alternativa definitioner. Därför föreslår vi ungefärliga lösningar av DTIM, som upptäcker en storlek-k uppsättning användare som maximerar den mångfaldskänsliga kapital objektiv funktion, för ett givet urval av målanvändare. Vi utvärderar våra DTIM-metoder på ett specialfall av användarengagemang i sociala nätverk online, vilket berör användare som inte är aktivt involverade i samhällslivet. Experimentell utvärdering av verkliga nätverk har visat hur meningsfullt vårt tillvägagångssätt är, vilket också belyser möjligheten att vidareutveckla lösningar för DTIM-tillämpningar. Index Termer-mångfald-känslig påverkan förökning, linjär tröskel diffusion modell, socialt kapital, lurar beteendeanalys.
I REF formulerade vi det topologi-drivna mångfald-känsliga riktade IM-problemet, kallat DTIM, med tonvikt på att maximera det sociala engagemanget i ett givet nätverk.
Topology-driven Diversity for Targeted Influence Maximization with Application to User Engagement in Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}