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关于社交网络中影响的近似性。 (英语) Zbl 1203.68314号

摘要:我们在一个由D.Kempe,J.Kleinberg、和E.塔尔多斯[“通过社交网络最大化传播影响力”,载于:第九届ACM SIGKIDD国际会议论文集,华盛顿特区,2003年,137-146(2003);“社交网络扩散模型中的影响节点”,Lect.Notes Compute.Sci.35801127-1138(2005);Zbl 1084.91053号)]:给定一个对社交网络进行建模的图,其中每个节点都有一个(固定的)阈值,如果其邻居采用新产品,则该节点将采用新产品。我们的目标是找到一个小的节点集,这样将产品定位于(S)将导致图中大量节点采用该产品。对于这个问题的几个变体,我们给出了很强的不可逼近性结果。我们的主要结果表明,在确保目标(S)影响整个网络采用产品的同时,最小化(S)大小的问题很难在一个多对数因子内近似。如果仅确保网络的固定部分采用该产品,这意味着类似的结果。此外,当所有节点都具有多数阈值或具有恒定度和阈值二时,近似结果的硬度继续保持不变。后者回答了[P.A.Dreyer(P.A.德雷耶)图中控制的应用和变化。新泽西州皮斯卡塔韦罗格斯大学博士论文(2000年)[F.S.罗伯茨,“防御生物恐怖主义和控制火灾蔓延引起的图论问题”,载于:DIMACS/DIMATIA/Renyi组合挑战会议论文集,新泽西州皮斯卡塔韦(2006)]。当底层图是树时,我们给出了一个多项式时间算法来寻找最优解。

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68周25 近似算法
2017年第68季度 问题的计算难度(下限、完备性、近似难度等)
91天30分 社交网络;意见动态

关键词:

近似性;社交网络
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全文: 内政部