促进社交网络信息获取中的公平性

在线社交网络的出现促进了信息的快速传播。然而，某些用户（尤其是少数群体成员）可能不太可能在网络中接收信息传播，由于其处于劣势的网络位置。我们研究了通过添加新连接来增强不同人口统计学群体之间信息获取公平性的优化问题。我们提供了具体的模型化，其中将信息获取测量为阻抗距离，提供了强调全局网络结构和多路径连接性的新视角。该问题被证明为NP难题。我们提出了一个简单的最大贪心算法，结果输出准确解，但运行时间为三次方，对于大型网络而言不可取。作为我们的主要技术贡献，我们将其时间复杂度降低到线性，利用Several novel approximation techniques。除了理论发现外，我们还使用真实数据集和合成数据集进行了广泛的实验。我们证明了线性时间算法可以为具有数百万节点的网络产生准确解。