コミュニティを考慮した影響最大化フレームワーク

この論文は、影響最大化（IM）アルゴリズムにおける重要な制限事項、つまりコミュニティ間の影響力の無視に対処しています。 Community-IM++を導入することにより、著者はコミュニティ間の拡散を明示的にモデル化するスケーラブルなフレームワークを提案し、現実世界のソーシャルネットワークでのパフォーマンス向上を実現しています。効率性とコミュニティ間のリーチに焦点を当てているため、この研究は、バイラルマーケティングや誤情報対策などのアプリケーションに非常に適しています。

• •IMアルゴリズムにおけるコミュニティ間の影響力の無視という制限に対処。
• •コミュニティ間の拡散をモデル化するためのスケーラブルなフレームワーク、Community-IM++を導入。
• •大幅に短い実行時間で、ほぼ貪欲な影響の広がりを実現。
• •既存のコミュニティベースおよび次数ベースのヒューリスティックよりも優れています。
• •効率性とコミュニティ間のリーチを必要とするアプリケーションに非常に適しています。