TipTop：十亿规模网络中影响最大化的（几乎）精确解
社会与信息网络
2019-02-08 v3
摘要
本文研究成本感知目标病毒式营销（CTVM）问题，它是影响最大化（IM）的推广。CTVM 要求最具成本效益的用户去影响最相关的用户。与大量文献不同，我们试图提供精确解。由于该问题是 NP-hard，因此精确解难以处理，我们提出 TipTop，一种对于任意 的 -最优解，可扩展到非常大规模的网络如 Twitter。TipTop 的核心是一种尽可能减少样本数量的新颖技术。这使我们能够使用整数规划在生成的样本小得多的空间上精确求解 CTVM。此外，TipTop 为研究人员提供了一种工具，用于在大规模网络中针对最优解基准测试他们的解，目前尚无此类工具。
引用
@article{arxiv.1701.08462,
title = {TipTop: (Almost) Exact Solutions for Influence Maximization in Billion-scale Networks},
author = {Xiang Li and J. David Smith and Thang N. Dinh and My T. Thai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.08462},
year = {2019}
}
备注
extended version, v2