社交网络中基于有效信息扩散的活跃度最大化
社会与信息网络
2016-10-26 v1 数据库
摘要
在社交网络中，即使关于同一信息，不同用户对之间的活跃度也不同。如果想传播一条新信息并最大化期望总活跃度，应选择哪些种子用户？该问题确实与著名的影响力最大化问题有本质不同，且无法用现有方法解决。本文受若干有趣应用需求的启发，建模了新颖的活跃度最大化问题。我们系统地解决了该问题。首先分析了问题的复杂性和可近似性。我们推导了子模的上界和下界，从而可以应用Sandwich框架。然后设计了基于轮询的随机算法，保证数据相关的近似因子。在三个真实数据集上的实验清楚验证了方法的有效性和可扩展性，以及该方法相对于其他启发式方法的优势。
引用
@article{arxiv.1610.07754,
title = {Activity Maximization by Effective Information Diffusion in Social Networks},
author = {Zhefeng Wang and Yu Yang and Jian Pei and Enhong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.07754},
year = {2016}
}