Influence maximization är problemet med att välja topp k frö noder i ett socialt nätverk för att maximera deras inflytande täckning under vissa påverkan diffusion modeller. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm IRIE som integrerar fördelarna med influens ranking (IR) och influens estimering (IE) metoder för influens maximisering i både den oberoende kaskad (IC) modellen och dess förlängning IC-N som innehåller negativa opinionsförökningar. Genom omfattande experiment visar vi att IRIE matchar påverkan täckningen av andra algoritmer samtidigt skalar mycket bättre än alla andra algoritmer. Dessutom är IRIE mycket mer robust och stabil än andra algoritmer både i körtid och minne användning för olika densitet av nätverk och kaskadstorlek. Den löper upp till två storleksordningar snabbare än andra toppmoderna algoritmer som PMIA för stora nätverk med tiotals miljoner noder och kanter, samtidigt som endast en bråkdel av minnet används.
Jung m.fl. Ref föreslår IRIE-algoritm som integrerar fördelarna med influensrankning (IR) och influenssuppskattningsmetoder (IE).
IRIE: Scalable and Robust Influence Maximization in Social Networks
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}