基于二元决策图的影响传播精确计算
数据结构与算法
2017-01-09 v1 社会与信息网络
摘要
在社交网络中评估影响传播是估计病毒式营销中口碑效应的基本步骤。关于该主题已有大量研究；然而，在标准的随机级联模型下，影响传播的精确计算已知是#P困难的。因此，现有研究采用基于蒙特卡洛模拟的近似方法来避免精确计算。我们提出了首个在独立级联模型下精确计算影响传播的算法。该算法首先为影响传播的所有可能实现构造二元决策图（BDD），然后在构造的BDD上通过动态规划计算影响传播。为了高效构造BDD，我们设计了一种新的基于边界的搜索型过程。构造的BDD还可用于解决其他影响传播相关问题，例如无拒绝随机采样、条件影响传播评估、动态概率更新以及用于概率优化问题的梯度计算。我们进行了计算实验来评估所提出的算法。该算法在合理时间内成功计算了具有一百条边的真实网络上的影响传播，而朴素算法几乎无法做到。我们还通过比较所提算法获得的精确影响传播，进行了实验来评估基于蒙特卡洛模拟的近似方法的准确性。
引用
@article{arxiv.1701.01540,
title = {Exact Computation of Influence Spread by Binary Decision Diagrams},
author = {Takanori Maehara and Hirofumi Suzuki and Masakazu Ishihata},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.01540},
year = {2017}
}
备注
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