社交网络中的多阶段活动
社会与信息网络
2016-06-14 v1 物理与社会
摘要
我们考虑如何优化社交网络上的多阶段活动问题。在存在大量不确定性的情况下，采用动态规划框架来平衡当前的高回报与未来低产出带来的巨大惩罚。具体而言，我们建立了社交网络上最优活动的理论基础，其中用户活动被建模为多元 Hawkes 过程，并且我们推导出了外生事件强度与几个常用活动目标函数之间的时间相关线性关系。我们进一步开发了一个凸动态规划框架，用于确定最优干预策略，该策略规定了在各个阶段为达到预期活动结果所需的外部驱动水平。在合成数据和真实世界 MemeTracker 数据集上的实验表明，与基线方法相比，我们的算法能够更准确地引导用户活动以实现最优活动。
引用
@article{arxiv.1606.03816,
title = {Multistage Campaigning in Social Networks},
author = {Mehrdad Farajtabar and Xiaojing Ye and Sahar Harati and Le Song and Hongyuan Zha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.03816},
year = {2016}
}