En typisk viral marknadsföringsmodell identifierar inflytelserika användare i ett socialt nätverk för att maximera en enda produkt adoption förutsatt obegränsad användaruppmärksamhet, kampanjbudgetar och tid. I verkligheten behöver flera produkter kampanjer, användare har begränsad uppmärksamhet, övertygande användare ådrar sig kostnader, och annonsörer har begränsade budgetar och förväntar sig att adoptionerna kommer att maximeras snart. Inför dessa användare, monetära, och timing begränsningar, vi formulerar problemet som en submodulär maximering uppgift i en kontinuerlig tidsspridning modell under skärningspunkten mellan en matris och flera knapsack begränsningar. Vi föreslår en randomiserad algoritm som uppskattar användarens påverkan 1 i ett nätverk (t.ex. noder, kanter) med en noggrannhet på n = O(1/ 2 ) randomiseringar och Õ(n-E- + n-V-) beräkningar. Genom att utnyttja impact estimation algoritm som en subrutin, utvecklar vi en adaptiv tröskel girig algoritm som uppnår en approximationsfaktor k a / (2 + 2k) av den optimala när k a ut ur knapsack begränsningar är aktiva. Omfattande experiment på nätverk av miljontals noder visar att de föreslagna algoritmerna uppnår den senaste tekniken när det gäller effektivitet och skalbarhet.
Du och Al. REF formulerade användar-, penning- och tidsbegränsningar problem som en submodulär maximering uppgift i en kontinuerlig tidsspridning modell under skärningspunkten mellan en matris och flera knapsack begränsningar.
Scalable Influence Maximization for Multiple Products in Continuous-Time Diffusion Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}