通过解释验证影响者的网络价值
社会与信息网络
2013-10-22 v1 物理与社会
摘要
最近，社会影响力分析引起了广泛关注。该领域的一个核心问题是识别影响者，使得通过说服这些用户执行特定行动（如购买新产品），大量其他用户会受到影响而跟随该行动。此类应用的客户是营销人员，他们会针对这些影响者进行新产品营销，例如提供免费样品或折扣。在投入资源针对某个影响者之前，营销人员自然会有兴趣验证所返回影响者的影响力（或网络价值）。这需要深入探讨诸如：他们的追随者是谁，他们在哪些行动（或产品）上具有影响力等问题。然而，当前识别影响者的方法在这方面很大程度上如同黑箱。本文的目标是打开这个黑箱，解决这些问题，并提供信息丰富且清晰的解释以验证影响者的网络价值。我们将提供解释的问题（称为 PROXI）表述为特征选择的离散优化问题。我们表明，PROXI 不仅精确求解是 NP-hard 的，而且在任何合理因子内进行近似也是 NP-hard 的。尽管如此，我们展示了目标函数的有趣性质并开发了一种直观的贪心启发式算法。我们在两个真实世界数据集（Twitter 和 Flixster）上进行了详细的实验分析，表明我们的方法有助于生成关于用户影响力分布的简洁且深刻的解释，并且我们的贪心算法在有效性和效率方面优于多个基线方法。
引用
@article{arxiv.1310.5430,
title = {Validating Network Value of Influencers by means of Explanations},
author = {Glenn S. Bevilacqua and Shealen Clare and Amit Goyal and Laks V. S. Lakshmanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.5430},
year = {2013}
}