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Maximizing the Spread of Influence through a Social Network

《社交网络影响力最大化传播》

学术阅读汇报

社交网络影响力最大化，主要的场景是营销，希望通过最小的成本达到最大的产品影响力，例如如何找出这部分人来试用商品能够使得最终购买商品的人数最多***所需要考虑的最核心的问题。这其中就涉及到如何去衡量用户的内在属性(高价值用户，高消费倾向群体等等)以及如何去衡量用户在社交网络中的价值(用户能够激发他人进行消费)。其中涉及的知识领域很广，且可以引申出许多有意义的问题及相关应用。如何使影响力最大化一直是该领域不断探索和希望得到突破的难点。选题意义1本文将研究重点放在如何选择将影响力最大化的节点，描述了扩散过程中的动态级联模型以及影响力最大化的近似算法，并且给出了这两种扩散模型的近似应用以及影响力最大化的一般框架。研究问题2整体方法。首先描述证明近似保证的策略。鉴于上述讨论，证明独立级联通过建立过程的等价视图来处理最大化过程中的困难，使更容易看到有一个顺序无关的结果，并且提供了另一种解释子模块性的方法。最后证明线性阈值模型的类似结果。

算法与实现。比较了贪心算法和基于节点度和网络中心 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 个简单的线性模型，在这个模型中，通过求解一个线性方程组可以得到优化问题的解。但在此文这里，将重点放在一组相关的NP-hard模型上，这些模型已经在社会网络社区中得到了广泛的研究，并在一些一般情况下获得了有效算法的第一可证明近似保证。

不足：文中的不可接近性结果适用于一个非常简单的模型，一般的阈值和级联模型过于宽泛，无法在其全部通用性中考虑非平凡的近似保证。同时，也看到贪婪算法对社会网络文献中的一些主要特例有很强的保证。我们可以将这些可逼近性结果扩展到什么程度还无法得知，需要探索可接近性的边界。

启迪感悟：本篇论文敢于提出假设，提出了一个有吸引力的猜想，其中包括所有的近似结果作为特例。并且对于平时常探讨的渐进情况，提出了一个与众不同的考虑角度，即考虑到非渐进情况，且试图应用到现实中的营销策略中，并能用公式模拟出影响力的收益，说明作者善于思考和观察，在前人的理论基础上发现不足并加以改进，在影响力的实际应用中取得了不错的效果。学术研究不仅需要孜孜不倦的刻苦钻研和精益求精的精神，更需要有敢于突破和大胆假设的创新进取精神，这篇文章对我最大的启发就是学术无止境，不仅要认真吸取前人经验，更要吸收理解且在深刻理解的基础上敢于提出假设，勇于创新和突破，才能在为自己的学术道路打好坚实基础，在牢固的基础上以求突破。评论、启迪及感悟6谢谢观看[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

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