社交网络中的信息获取鸿沟

社交网络中影响力最大化的研究在很大程度上忽略了这些算法可能对社交网络中的个体产生的差异化影响。个体可能高度重视接收信息，例如职位空缺或贷款广告。虽然网络中处于中心位置且连接良好的个体很可能接收到通过网络分发的信息，但连接稀疏的个体系统性地更不可能接收到信息，从而在个体之间产生信息获取上的鸿沟。在这项工作中，我们研究如何在社交网络中最佳地传播信息，同时最小化这种获取鸿沟。我们提议使用极大极小社会福利函数作为目标函数，其中我们最大化干预下接收信息的最小概率。我们证明，在此设定下该福利函数约束了获取鸿沟，而最大化可达节点期望数量则不会。我们还探讨了使用极大极小函数的困难，并给出了针对标准贪心策略的困难性结果与分析。最后，我们研究了优化极大极小函数的实用方法，并给出经验证据表明一种简单的基于贪心的策略在实践中表现良好。