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* Influence Blocking Maximization in Social Networks under the Competitive Linear Threshold Model
- Xinran He, Guojie Song, Wei Chen, Qingye Jiang
- SDM 2012
* 概要
- Competitive Linear Threshold モデルを考えたよ
- 目的関数は自分の最大化じゃなくて，相手の最大化だよ
- そうするとこのモデルではsubmodularだよ
- 目的関数の計算が大変なのでPMIAっぽいものを作った
* Competitive Linear Threshold Model
- 各辺には2つの重みw+とw-がある
- 各頂点の閾値も2つθ+とθ-
- 状態はinactive，-active，+activeの3つ
- 基本的には普通に拡散していく，早い者勝ち
- 同時だったら-activeの方が強い
The negative dominance rule reflects the negativity
bias phenomenon well studied in social psychology, and
matches the common sense that rumors are usually hard to
fight with.
* Influence Blocking Maximization in Social Networks under the Competitive Linear Threshold Model
- Xinran He, Guojie Song, Wei Chen, Qingye Jiang
- SDM 2012
* 概要
- Competitive Linear Threshold モデルを考えたよ
- 目的関数は自分の最大化じゃなくて，相手の最大化だよ
- そうするとこのモデルではsubmodularだよ
- 目的関数の計算が大変なのでPMIAっぽいものを作った
* Competitive Linear Threshold Model
- 各辺には2つの重みw+とw-がある
- 各頂点の閾値も2つθ+とθ-
- 状態はinactive，-active，+activeの3つ
- 基本的には普通に拡散していく，早い者勝ち
- 同時だったら-activeの方が強い
The negative dominance rule reflects the negativity
bias phenomenon well studied in social psychology, and
matches the common sense that rumors are usually hard to
fight with.
- [[Threshold Models for Competitive Influence in Social Networks]]とほぼ同じ
-- -activeの方が強いか，確率的かの違い
-- ほぼ影響なし
* Influence Blocking Maximization Problem
- IBS(S,N | θ+, θ-) = Sがいないと-activeだけど， Sがいると-activeでない頂点集合
-- 閾値が与えられた元なので決定的
- σ_NIR(S) = E[IBS(S|θ+,θ-)]
- 上を最大化したい
* CLDAG Algorithm for the IBM Problem
- 省略
- ちょっとDPするっぽい？
* 実験
- 良さそうに見える？
- 提案手法のσの増加量が変なんだが…
- 散布図の線分を曲線で補間しないでくれ（怒
* まとめ
- 目新しさ無し
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