社会信任网络中的观点最大化
社会与信息网络
2020-06-22 v1 计算机科学与博弈论
摘要
社交媒体网站正成为产品推广或营销活动的重要平台。因此，人们广泛关注的是如何在有限预算下引导网站对某一产品作出更积极的反应。然而，现有相关研究其实用性受限于两点。首先，多数研究在过度简化的网络中探讨该问题，忽略了若干重要的网络特征。其次，众多研究将个体观点建模为二值状态（如支持或不支持），但该设定对许多真实场景过于严苛。本研究聚焦于社会信任网络（STNs），其具有以往研究忽略的重要特征。我们为STNs推广了一种著名的连续值观点动力学模型，更贴合真实场景。随后，我们形式化了两个新颖问题以求解STNs中的该议题。此外，我们针对这两个问题开发了两种基于矩阵的方法，并在真实数据集上实验以证明方法的实用价值。
引用
@article{arxiv.2006.10961,
title = {Opinion Maximization in Social Trust Networks},
author = {Pinghua Xu and Wenbin Hu and Jia Wu and Weiwei Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.10961},
year = {2020}
}
备注
Accepted by IJCAI 2020. SOLE copyright holder is IJCAI (international Joint Conferences on Artificial Intelligence)