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RAISE:一种高效的社交网络影响成本最小化算法 预览

RAISE:Efficient Influence Cost Minimizing Algorithm in Social Network
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摘要 在市场营销、政治选举等领域,说服个体接受新产品或新思想需要耗费一定的成本。将影响成本最小化问题定义为如何选择不同个体,使影响最终扩散到社交网络中给定数量的个体,且耗费的成本最小。运用现有方法解决该问题,解的质量和时间效率都面临一定的瓶颈。为了解决该问题,提出了一种高效的算法——RAISE算法。在理论上,当期望达到的影响与网络规模可比拟时,该算法具备常数近似比和线性时间复杂度。实践表明,该算法在解的质量和时间效率两方面都显著优于现有方法。 In many scenarios,such as viral marketing and political campaign, persuading individuals to accept new pro- ducts or ideas requires a certain cost.Influence cost minimization problem is defined as choosing an influential set of individuals so that the influence can be spread to given number of individuals while the total cost is minimized.The solution quality and time efficiency are faced with bottlenecks when solving this problem with existing methods.To tackle the issue,this paper proposed an efficient algorithm,RAISE.In theory,when the expected influence is comparable to the network size,the proposed algorithm has constant approximation ratio and linear time complexity.In practice,the proposed algorithm is significantly superior to the existing methods in terms of solution quality and time efficiency.
作者 孙永樾 李红燕 张金波 SUN Yong-yue;LI Hong-yan;ZHANG Jin-bo(School of Electronics Engineering and Computer Science,Peking University,Beijing 100871,China;Key Laboratory of Machine Perception(Ministry of Education),Peking University,Beijing 100871,China)
出处 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期59-65,共7页 Computer Science
关键词 成本 影响成本最小化 随机采样 在线社交网络 Cost Influence cost minimization Random sampling Online social network
作者简介 孙永樾(1996-),男,硕士生,主要研究方向为数据挖掘,E-mail:redhated@163.com;通信作者:李红燕(1970-),女,博士,教授,主要研究方向为数据管理与数据挖掘,E-mail:leehy@pku.edu.cn;张金波(1992-),男,博士生,主要研究方向为数据管理与数据挖掘。
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