跨多个社交网络的最小代价影响最大化
社会与信息网络
2016-06-30 v1 物理与社会
摘要
近年来，在在线社交网络（OSNs）中，最小代价影响（LCI）问题已成为核心研究课题之一。它旨在识别能够触发广泛信息传播级联的最小数量种子用户。大多数现有文献仅基于单个网络研究LCI问题。然而，如今用户常加入多个OSNs，使得信息能够跨不同网络同时传播。因此，为获得最佳种子用户集合，考虑这种情境下重叠用户的作用至关重要。在本文中，我们提出一个统一框架来表示和分析多层网络中的影响扩散。更具体地，我们通过无损和有损耦合方案将一组网络映射为单一网络，从而解决LCI问题。无损耦合方案保留原始网络的所有属性以达到高质量解，而有损耦合方案在运行时间和内存消耗是主要关注点时提供了一个有吸引力的替代方案。在真实与合成数据集上进行的各种实验验证了耦合方案的有效性，这也对多层网络中的影响传播过程提供了一些有趣的见解。
引用
@article{arxiv.1606.08927,
title = {Least Cost Influence Maximization Across Multiple Social Networks},
author = {Huiyuan Zhang and Dung T. Nguyen and Soham Das and Huiling Zhang and My T. Thai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.08927},
year = {2016}
}
备注
21 pages, published in IEEE/ACM Transactions on Networking