RedQueen：社交网络中智能广播的在线算法
机器学习
2016-10-20 v1 数据结构与算法
机器学习
社会与信息网络
摘要
在社交网络中，帖子在其粉丝信息流顶部停留时间最长的用户更有可能被注意到。我们能否设计一种在线算法来帮助他们决定何时发帖以保持在顶部？在本文中，我们将此问题作为跳跃随机微分方程的一个新颖最优控制问题来处理。对于多种信息流动态，我们证明任何用户的最优广播强度出人意料地简单——它由其最近一次帖子在每个粉丝信息流中的位置决定。因此，我们能够开发一种简单且高效的在线算法 RedQueen，来为用户采样最佳发帖时间。在合成数据和从 Twitter 收集的真实数据上的实验表明，我们的算法能够持续使该用户的帖子随时间推移保持更高的可见度，对其粉丝信息流上的流量变化具有鲁棒性，并且显著优于现有技术。
引用
@article{arxiv.1610.05773,
title = {RedQueen: An Online Algorithm for Smart Broadcasting in Social Networks},
author = {Ali Zarezade and Utkarsh Upadhyay and Hamid Rabiee and Manuel Gomez Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.05773},
year = {2016}
}
备注
To appear at the 10th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM)