论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙永樾,李红燕,张金波
关键词: 成本,影响成本最小化,随机采样,在线社交网络
来源: 计算机科学 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 北京大学信息科学技术学院,北京大学机器感知与智能教育部重点实验室
分类号: O157.5;TP301.6
页码: 59-65
总页数: 7
文件大小: 1082K
下载量: 60
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