面向在线社交网络提供商的利润最大化
社会与信息网络
2017-12-27 v1 数据结构与算法
摘要
在线社交网络（OSN）吸引数十亿用户分享信息与交流，其中病毒式营销已成为促进产品销售的新方式。OSN 提供商常被广告主雇佣以开展病毒式营销活动。OSN 提供商从广告主支付的佣金中获得收入，该佣金由其产品信息的传播范围决定。同时，为传播影响，用户观看视频广告等活动通常给 OSN 提供商带来扩散成本。本文旨在寻找一个种子集合以优化一种新的利润度量，该度量结合了影响传播收益与 OSN 提供商的影响扩散成本。在许多扩散模型下，我们的利润度量是两个次模函数之差，因其既非次模也非单调而难以优化。我们设计了一个通用的两阶段框架来选取种子以实现利润最大化，并给出了若干界限以衡量所构造种子集合的质量。基于真实 OSN 数据集的实验结果表明，我们的方法能获得高近似保证，并显著优于包括最先进的影响最大化算法在内的基线算法。
引用
@article{arxiv.1712.08963,
title = {Towards Profit Maximization for Online Social Network Providers},
author = {Jing Tang and Xueyan Tang and Junsong Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.08963},
year = {2017}
}
备注
INFOCOM 2018 (Full version), 12 pages