首页 期刊 计算机科学 RAISE:一种高效的社交网络影响成本最小化算法 【正文】

RAISE:一种高效的社交网络影响成本最小化算法

作者:孙永樾; 李红燕; 张金波 北京大学信息科学技术学院; 北京100871; 北京大学机器感知与智能教育部重点实验室; 北京100871
成本   影响成本最小化   随机采样   在线社交网络  

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。

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