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201d，可以帮助社交网络的用户与其他用户建立新的联系。虽然这些系统在社交媒体的发展中变得越来越重要，但它们往往会增加已经很受欢迎的用户的人气。事实上，由于链接推荐者的目的是预测用户行为，他们加速了未来可能创建的链接的创建，因此，通过推荐少数（受欢迎的）用户来强化社会偏见，使大多数用户几乎没有机会创建新的连接并增加他们的受欢迎程度<\/jats:p>\n\n在本文中，我们通过一个用户的社会影响力来衡量其受欢迎程度，即她影响其他用户意见的能力，并且我们提出了一个链接推荐算法，该算法根据链接在社会影响力中的增量而不是其被创建的可能性来评估链接以提出建议。具体来说，我们给出了一个\n\n个\n个\n个\n<\/jats:tex-math>\n<\/jax:alternatives>\n<\/jats:inline-formula>\n因子近似算法，用于通过建议固定数量的新连接来最大化给定目标用户集的社会影响，将线性阈值模型视为扩散模型。我们的实验表明，在新链接较少且计算时间较短的情况下，我们的算法能够显著提高目标用户的社会影响力。我们将我们的算法与几个基线进行了比较，结果表明，就影响增加而言，它是最有效的一种。\n<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1145\/3449023“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2021,5,19]]，”date-time“：”2021-05-19T17:08:53Z“，”timestamp“：1621444133000}，”page“：“1-23”，“update-policy”：“http://\/dx.DOI.org\/10.1145\/crossmark-policy”，“source”：”Crossref“，”is-referenced-by-count“：8，“标题”：[“社会影响力最大化链接建议“]，”前缀“：”10.1145“，”卷“：”15“，”作者“：[｛”ORCID“：”http:\/\/ORCID.org/0000-0002-7321-3467“，”认证的ORCID“：false，”给定“：”Federico“，”家族“：”Cor\u00f3“，”序列“：”第一“，”隶属关系“：[｛”名称“：”意大利罗马萨皮恩扎大学计算机科学系“｝]｝，｛”给定“：”Gianlorenzo“，”family“：”D\u2019angelo“，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“Gran 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