在线社交网络中的 misinformation 遏制

广泛的在线 misinformation 可能引发公众恐慌与严重的经济损失。misinformation 遏制问题旨在通过发起竞争性活动来限制 misinformation 在在线社交网络中的传播。受现实场景驱动，我们首次针对允许任意数量级联的情况分析了 misinformation 遏制问题。本文做出四点贡献。首先，我们为多级联扩散提供形式化模型，并引入一个称为级联优先级的重要概念。其次，我们证明除非 $NP \subseteq DTIME(n^{\polylog{n}})$，否则在多项式时间内 misinformation 遏制问题无法在 $\Omega(2^{\log^{1-\epsilon}n^4})$ 因子内被近似。第三，我们引入在真实社交网络中常见的若干类型级联优先级。最后，我们设计了求解 misinformation 遏制问题的新颖算法。所提算法的有效性得到了令人鼓舞的实验结果的支持。