Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tăng tốc tính toán ảnh hưởng của nút cho các mạng xã hội lớn
Tóm tắt
Chúng tôi giải quyết vấn đề ước lượng hiệu quả mức độ ảnh hưởng của tất cả các nút đồng thời trong mạng theo thiết lập SIR. Phương pháp được đề xuất là một cải tiến lớn hơn so với công trình hiện có của quá trình thẩm thấu liên kết mà đã được chứng minh là rất hiệu quả, tức là nhanh hơn ba bậc so với mô phỏng Monte Carlo trực tiếp, trong việc giải quyết gần đúng vấn đề tối đa hóa ảnh hưởng. Chúng tôi giới thiệu hai kỹ thuật cắt tỉa giúp nâng cao hiệu quả tính toán thêm một bậc. Phương pháp này là tổng quát và có thể được triển khai cho bất kỳ mô hình khuếch tán cụ thể nào. Nó không yêu cầu bất kỳ sự xấp xỉ hay giả định nào về mô hình mà trước đây đã cần trong các phương pháp hiện có. Chúng tôi chứng minh tính hiệu quả của nó thông qua các thí nghiệm rộng rãi trên hai mạng xã hội thực lớn. Phát hiện chính bao gồm việc các cấu trúc mạng khác nhau có ngưỡng dịch bệnh khác nhau và ảnh hưởng của nút có thể xác định các nút có ảnh hưởng mà các biện pháp trung tâm hiện có không thể làm được. Chúng tôi phân tích cách mà hiệu suất thay đổi khi cấu trúc mạng được thay đổi một cách có hệ thống sử dụng các mạng được tạo ra một cách tổng hợp và xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất.
Từ khóa
#tính toán ảnh hưởng #mạng xã hội #mô hình SIR #thẩm thấu liên kết #tối đa hóa ảnh hưởngTài liệu tham khảo
Barabási, A.L., Albert, R.: Emergence of scaling in random networks. Science 286, 509–512 (1999)
Boldi, P., Vigna, S.: In-core computation of geometric centralities with hyperball: a hundred billion nodes and beyond. In: Proceedings of the 2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW’13), pp. 621–628 (2013)
Bonacich, P.: Power and centrality: a family of measures. Am. J. Sociol. 92, 1170–1182 (1987)
Borgs, C., Brautbar, M., Chayes, J., Lucier, B.: Maximizing social influence in nearly optimal time. In: Proceedings of the 25th Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA’14), pp. 946–957 (2014)
Brin, S., Page, L.: The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Comput. Netw. ISDN Syst. 30, 107–117 (1998)
Chakrabarti, S., Dom, B., Kumar, R., Raghavan, P., Rajagopalan, S., Tomkins, A., Gibson, D., Kleinberg, J.: Mining the web’s link structure. IEEE Comput. 32, 60–67 (1999)
Chen, W., Lakshmanan, L., Castillo, C.: Information and influence propagation in social networks. Synthesis Lectures on Data Management, vol. 5(4), pp. 1–177. Morgan & Claypool Publishers, California, USA (2013)
Chen, W., Wang, C., Wang, Y.: Scalable influence maximization for prevalent viral marketing in large-scale social networks. In: Proceedings of the 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’10), pp. 1029–1038 (2010)
Chen, W., Wang, Y., Yang, S.: Efficient influence maximization in social networks. In: Proceedings of the 15th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’09), pp. 199–208 (2009)
Chen, W., Yuan, Y., Zhang, L.: Scalable influence maximization in social networks under the linear threshold model. In: Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM’10), pp. 88–97 (2010)
Chierichetti, F., Epasto, A., Kumar, R., Lattanzi, S., Mirrokni, V.: Efficient algorithms for public-private social networks. In: Proceedings of the 21st ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’15), pp. 139–148 (2015)
Freeman, L.: Centrality in social networks: conceptual clarification. Social Netw. 1, 215–239 (1979)
Goyal, A., Bonchi, F., Lakshmanan, L.: A data-based approach to social influence maximization. Proc. VLDB Endow. 5(1), 73–84 (2011)
Katz, L.: A new status index derived from sociometric analysis. Psychometrika 18, 39–43 (1953)
Kempe, D., Kleinberg, J., Tardos, E.: Maximizing the spread of influence through a social network. In: Proceedings of the 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’03), pp. 137–146 (2003)
Kimura, M., Saito, K., Motoda, H.: Efficient estimation of influence functions fot sis model on social networks. In: Proceedings of the 21st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-09), pp. 2046–2051 (2009)
Kimura, M., Saito, K., Nakano, R.: Extracting influential nodes for information diffusion on a social network. In: Proceedings of the 22nd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-07), pp. 1371–1376 (2007)
Kimura, M., Saito, K., Nakano, R., Motoda, H.: Extracting influential nodes on a social network for information diffusion. Data Min. Knowl. Discov. 20, 70–97 (2010)
Kimura, M., Saito, K., Ohara, K., Motoda, H.: Efficient analysis of node influence based on sir model over huge complex networks. In: Proceedings of the 2014 International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA’14), pp. 216–222 (2014)
Leskovec, J., Krause, A., Guestrin, C., Faloutsos, C., VanBriesen, J., Glance, N.: Cost-effective outbreak detection in networks. In: Proceedings of the 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’07), pp. 420–429 (2007)
Leskovec, J., McGlohon, M., Faloutsos, C., Glance, N., Hurst, M.: Patterns of cascading behavior in large blog graphs. In: Proceedings of 2007 SIAM International Conference on Data Mining (SDM’07), pp. 551–556 (2007)
Milo, R., Shen-Orr, S., Itzkovitz, S., Kashtan, N., Chklovskii, D., Alon, U.: Network motifs: simple building blocks of complex networks. Science 298, 824–827 (2002)
Newman, M.: The structure and function of complex networks. SIAM Rev. 45, 167–256 (2003)
Nguyen, H., Zheng, R.: Influence spread in large-scale social networks—a belief propagation approach. In: Proceedings of 2012 European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD’12), pp. 515–530. LNAI 7524 (2012)
Ohara, K., Saito, K., Kimura, M., Motoda, H.: Resampling-based framework for estimating node centrality of large social network. In: Proceedings of the 17th International Conference on Discovery Science (DS’14), pp. 228–239. LNAI 8777 (2014)
Saito, K., Kimura, M., Ohara, K., Motoda, H.: Identifying super-mediators of information diffusion in social networks. In: Proceedings of the 16th International Conference on Discovery Science (DS’13), pp. 170–184. LNAI 8140 (2013)
Song, G., Zhou, X., Wang, Y., Xie, K.: Influence maximization on large-scale mobile social network: a divide-and-conquer method. IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst. 26, 1379–1392 (2015)
Vázquez, A.: Growing network with local rules: preferential attachment, clustering hierarchy, and degree correlations. Phys. Rev. E 67, 056–104 (2003)
Watts, D.: A simple model of global cascades on random networks. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 99, 5766–5771 (2002)
Yang, Y., Chen, E., Liu, Q., Xiang, B., Xu, T., Shad, S.: On approximation of real-world influence spread. In: Proceedings of 2012 European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD’12), pp. 548–564. LNAI 7524 (2012)
Zhou, C., Zhang, P., Zang, W., Guo, L.: On the upper bounds of spread for greedy algorithms in social network influence maximization. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 27, 2770–2783 (2015)
Zhuge, H., Zhang, J.: Topological centrality and its e-science applications. J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. 61, 1824–1841 (2010)
