多轮次影响传播下的增益节点成本最小化动态策略
作者:
作者单位:

1.浙江大学计算机科学与技术学院;2.浙江大学城市学院 计算机科学与技术学院;3.浙江省平安建设大数据重点实验室

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP301

基金项目:

国家自然科学基金(62372399);浙江大学上海高等研究院繁星科学基金(SN-ZJU-SIAS-001)


An Adaptive Algorithm on Boosting Node Costs Minimization
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    摘要:

    为了减少商家在社交网络上进行多轮次商品推广的营销成本,首次针对多轮次影响力传播过程中的增益节点选择问题展开研究。基于多轮次影响增益传播模型,提出了自适应的增益节点选择策略,该策略在已知种子节点的前提下,能够在近似线性的算法复杂度下,找到最小化达到传播影响阈值所需的营销轮次的近似策略。实验结果表明,相较于现有启发式算法和非自适应算法,所设计的自适应策略能够减少7.3%-18.3%达到指定阈值所需的传播轮次,有效减少推广成本。

    Abstract:

    In order to reduce the marketing costs of merchants promoting products over multiple rounds on social networks, this study makes a first-time exploration on the selection of boosting nodes during the process of multi-round influence propagation. Based on the model of multi-round influence boost propagation mode, an adaptive strategy for choosing boosting nodes is designed. Given known seed nodes, this strategy can find an efficient method to minimize the number of marketing rounds needed to reach a certain threshold of social influence, with nearly linear algorithmic complexity. Experimental results show that compared to existing heuristic algorithms and non-adaptive algorithms, the designed adaptive strategy can reduce the promotion rounds required to reach a specified threshold by 7.3% - 18.3%.

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  • 收稿日期:2023-12-06
  • 最后修改日期:2025-04-22
  • 录用日期:2024-06-24
  • 在线发布日期: 2025-04-03
  • 出版日期:
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