Reklam i sociala nätverk har blivit en mångmiljardindustri. En stor utmaning är att identifiera nyckelaktörer som effektivt kan bidra till informationsspridningen. Även om påverkan maximering problem, som finner en frö uppsättning av k mest inflytelserika användare baserat på vissa förökning modeller, har väl studerats, är det inte mål-aware och kan inte tillämpas direkt på online-reklam. I detta dokument föreslår vi ett nytt problem, som heter Keyword-Based Targeted Influence Maximization (KB-TIM), för att hitta ett frö som maximerar det förväntade inflytandet över användare som är relevanta för en viss annons. För att lösa problemet föreslår vi en provtagningsteknik baserad på viktad omvänd influens och uppnå en approximationsgrad på (1 − 1/ e − ε). För att uppfylla kravet på omedelbar hastighet föreslår vi två diskbaserade lösningar som förbättrar frågebehandlingstiden med två storleksordningar över de toppmoderna lösningarna, samtidigt som den teoretiska begränsningen bibehålls. Experiment som genomförs på två verkliga sociala nätverk bekräftar våra teoretiska resultat samt effektiviteten. Med en annons med 5 sökord, det tar bara 2 sekunder att hitta de mest inflytelserika användarna i ett socialt nätverk med miljarder kanter.
I REF beskriver författarna en nyckelordsbaserad riktad IM-metod, kallad KB-TIM.
Real-time Targeted Influence Maximization for Online Advertisements
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}