社交网络中最小成本影响最大化的多面体方法
最优化与控制
2022-09-28 v2
摘要
最小成本影响最大化问题旨在确定最初给予社交网络中有影响力传播者的部分（如货币）激励的最小成本，使得这些早期采纳者向其邻居施加影响，并促使影响传播在级联过程结束时达到期望的渗透率。我们首先对描述影响传播的一个子结构进行多面体分析，假设影响权重不等、线性且可加分离。基于该子结构中所包含的混合0-1背包集，提出了两类刻面定义不等式。我们利用最小影响子集的概念刻画了另一类指数级的有效且刻面定义不等式。我们表明这些不等式可被高效地在多项式时间内分离。此外，给出了一个多项式时间动态规划递归以在简单环图上求解该问题。对于任意图，我们提出了一类新的主导环消除约束的指数级有效不等式及其高效分离算法。给出了一个特殊情形的紧凸包描述。我们在计算实验中通过延迟割生成算法展示了这些不等式的有效性。
引用
@article{arxiv.2205.01274,
title = {A Polyhedral Approach to Least Cost Influence Maximization in Social Networks},
author = {Cheng-Lung Chen and Eduardo Pasiliao and Vladimir Boginski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01274},
year = {2022}
}