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Robust Influence Maximization (He-Kempe)

todo314 @ ウィキ内検索 / 「Robust Influence Maximization (He-Kempe)」で検索した結果

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  • Robust Influence Maximization (Lowalekar+)
    Robust Influence Maximization (Lowalekar+) Meghna Lowalekar, Pradeep Varakantham, Akshat Kumar AAMAS 2016 概要だけ 最大後悔最小化する頂点集合が欲しい Robust Influence Maximization (He-Kempe) Robust Influence Maximization (Chen+)とだいたい同じ サンプリングの方法だとかアルゴリズムを提案 貪欲と比較しました～ 2ページなので良く分からず AAMAS 影響最大化 頑健最適化 2017/10/02
  • Robust Influence Maximization (He-Kempe)
    Robust Influence Maximization Xinran He, David Kempe KDD 2016 概要 様々な要因で影響関数が沢山ある min f(S)/f(S*) を最大化し、同時に良い近似を達成したい *対数因子を許すと1-1/e近似 実験したら実はヒューリスティクスも良い 動機づけ Q.何で影響最大化？ A.大人気だから 不確実性・雑音の原因 定義・基準が一杯 モデルは近似でしかない（？） 人間行動に関して無数の変数がある データが不完全（API制限・匿名化） パラメタ推定 というわけで、「第一目標として頑健性に注目する事は研究コミュニティにとって必須」 定式化 目的関数 $...
  • Robust Influence Maximization (Chen+)
    Robust Influence Maximization Chen+ Robust Influence Maximization Wei Chen, Tian Lin, Zihan Tan, Mingfei Zhao, Xuren Zhou KDD 2016 概要 最悪時比を最大化したい 解依存バウンド パラメタ空間をいい感じに狭めるサンプリング手法提案 実際、パラメタ空間が大きいと解が良くないので提案手法が効果的 問題定式化 パラメタ空間 $$ \Theta = \times_{e \in E}[l_e, r_e] $$ 頑健比 $$ g(\Theta, S) = \min_{\theta \in \Theta}\frac{\sigma_\theta(S)}{\sigma_\...
  • 論文一覧
    ...lable and Robust Influence Maximization in Social Networks ICDM 2012 Simulated Annealing Based Influence Maximization in Social Networks AAAI 2011 On Approximation of Real-World Influence Spread PKDD 2012 Scalable and Parallelizable Processing of Influence Maximization for ... ICDE 2013 Simpath An Efficient Algorithm for Influence Maximization under the Linear ... ICDM 2011 ...
  • The complexity of influence maximization problem in the deterministic linear ...
    The complexity of influence maximization problem in the deterministic linear threshold model Zaixin Lu, Wei Zhang, WeiliWu, Joonmo Kim, Bin Fu Journal of Combinatorial Optimization 2012 概要だけ linear threshold modelのしきい値を固定したバージョンを考える 近似の難しさ しきい値を固定するとσは多項式時間で求められる 当たり前。なぜO(n^2)で求めている？ 何でこんなことをしたのか若干謎
  • A Novel and Model Independent Approach for Efficient Influence Maximization ...
    A Novel and Model Independent Approach for Efficient Influence Maximization in Social Networks Hemank Lamba, Ramasuri Narayanam WISE 2013 概要 influence maximizationの手法は大体はモデルに強く依存する(・A・)ｲｸﾅｲ!! sparsificationするよ！ 精度を落とさずに数倍高速化 提案手法 ある頂点の近傍のスコアを出す スコアの出し方 色々な基準を大量に持ってくる 適当に重みを計算して足し合わせる スコアの大きい近傍をdeg(i)^eだけ残す 0 =e =1 実験 ...
  • Influence maximization in complex networks through optimal percolation
    Influence maximization in complex networks through optimal percolation Flaviano Morone, Hernán A. Makse Nature 2015 概要 頂点を削除して最大の連結成分を最小化したい 強影響力頂点抽出，immunization，コミュニティ検出 既存手法…ヒューリスティクス 本手法 最適化問題 ある種の貪欲アルゴリズム 輪郭 最適パーコレーション 固有値の最小化問題 上を解く 最適パーコレーション $$ \nu_i $$の計算
  • StaticGreedy: Solving the Scalability-Accuracy Dilemma in Influence Maximization
    StaticGreedy Solving the Scalability-Accuracy Dilemma in Influence Maximization Suqi Cheng, Huawei Shen, Junming Huang, Guoqing Zhang, Xueqi Cheng In CIKM 2013 ArXiv 2012 概要 実は今までのMonte-Carloは間違っていた！ 毎回ランダムグラフを作っているのが問題 そのせいで莫大な試行回数が要求される 俺が最強のMonte-Carloアルゴリズムを提案するぜ！ ランダムグラフを使いまわす Rは1/100に減った StaticGreedy R回ループ 各辺を割り当てられた確率に応じて消す...
  • Efficient influence spread estimation for influence maximization under the ...
    Efficient influence spread estimation for influence maximization under the linear threshold model Zaixin Lu, Lidan Fan, Weili Wu, Bhavani Thuraisingham and Kai Yang Computational Social Networks 2014 概要 LTモデルの影響拡散を厳密or精度良く計算 4hop以内の影響について厳密計算 4hopはRandom walkで近似 性質 $$ \sigma(S) = \sum_{\pi \in P(S)} \prod_{e \in \pi} w(e) + |S| $$ P(S) = S内の頂点から出てる単...
  • Revisiting the Stop-and-Stare Algorithms for Influence Maximization
    Revisiting the Stop-and-Stare Algorithms for Influence Maximization Keke Huang, Sibo Wang, Glenn S. Bevilacqua, Xiaokui Xiao, Laks V. S. Lakshmanan VLDB 2017 概要（だけ） SSAとD-SSA間違ってたよ～(´；ω；｀) ちょっと計算のオーバーヘッドが増えるけど、直しました 再実験したら、kが大きい時にIMMより速かったよ 結局、辺確率は1/入次数 まとめ (´Д｀)ﾊｧ… VLDB 影響最大化 2017/10/02
  • Debunking the Myths of Influence Maximization: An In-Depth Benchmarking Study
    Debunking the Myths of Influence Maximization An In-Depth Benchmarking Study SIGMOD 2017 概要だけ 提案されたきた影響最大化の手法は本当に効率的なのか？ 比較手法 CELF, CELF++, TIM+, IMM, PMC, StaticGreedy, LDAG, SIMPATH, EaSyIM, IRIE, IMRANK 徹底的な実験を決行 個々の論文の著者の主張は間違っている！！ • PMC [39] PMC establishes itself as the only technique that consistently provides high spread and scales for bot...
  • 気になった論文
    ...oblem Robust Distance Queries on Massive Networks Improved Practical Matrix Sketching with Guarantees ESA 2018 Scalable Katz Ranking Computation in Large Dynamic Graphs On the Worst-Case Complexity of TimSort Parameterized Approximation Algorithms for Bidirected Steiner Network Problems An exact algorithm for the Steiner forest problem Large Low-Diameter Gra...
  • Competitive Influence Maximization in Social Networks
    Competitive Influence Maximization in Social Networks Shishir Bharathi, David Kempe, Mahyar Salek WINE 2007 概要 モデル 辺uvが試行成功したら指数分布の遅延時間T_{uv}が発生する bプレイヤがサイズk_i以下の集合S_iを選択する 複数人が選択した頂点はランダムに誰かの頂点になる これでカスケードをしていく 純粋戦略ナッシュ均衡は無い（？） 混合戦略ナッシュ均衡は有る 戦略 もし，他の人の戦略が固定されていたら 自分の戦略に対するσは単調かつ劣モジュラ First Mover Strategies Influence Max...
  • Time Constrained Influence Maximization in Social Networks
    Time Constrained Influence Maximization in Social Networks Bo Liu, Gao Cong, Dong Xu, Yifeng Zeng ICDM 2012 ※Wei ChenのTime-Critical Influence Maximization in Social Networks with Time-Delayed Diffusion Processとは独立らしい 概要 時間制限付きinfluence maximizationを提案 NP-hardだけどmonotoneかつsubmodular Influence Spreading Pathという速いアルゴリズムを提案 実験して提案手法とベースラインを比較 モデル・問...
  • Simulated Annealing Based Influence Maximization in Social Networks
    Simulated Annealing Based Influence Maximization in Social Networks Qingye Jiang, Guojie Song, Cong Gao, Yu Wang, Wenjun Si, Kunqing Xie In AAAI 2011 概要 influence maximizationに対する初の焼きなましベースアルゴリズム influence spreadを高速に近似計算 アルゴリズム SA based 適当にseed setを変更するだけ SAEDV (Expected Diffusion Value) Aによりactivateされるノード数の期待値は $$ |A| + \sum_{v \in N^{o...
  • Maximizing the Spread of Cascades Using Network Design
    Maximizing the Spread of Cascades Using Network Design Daniel Sheldon, Bistra Dilkina, Adam N. Elmachtoub, Ryan Finseth, Ashish Sabharwal, Jon Conrad, Carla P. Gomes, David Shmoys, William Allen, Ole Amundsen, William Vaughan UAI 2010 We apply our model to a sustainability problem that is part of an ongoing collaboration with The Conservation Fund to optimize the conservation of ...
  • IRIE: Scalable and Robust Influence Maximization in Social Networks
    IRIE Scalable and Robust Influence Maximization in Social Networks Kyomin Jung, Wooram Heo, Wei Chen In ICDM 2012 概要 Influence maximizationを超高速に求めるアルゴリズムを開発 しかもロバストに良い解を発見する アルゴリズム $$ \sigma(S \cup \{v\}) - \sigma(S) $$を次で近似する $$ r(v) = (1-AP_S(v))\left[ 1+\alpha \sum_{vu}p_{vu}r(u) \right] $$ AP_S(v) Sがvをactivateする確率 $$ AP_S(v) - \sum_{s \in ...
  • Influence Blocking Maximization in Social Networks under the Competitive ...
    Influence Blocking Maximization in Social Networks under the Competitive Linear Threshold Model Xinran He, Guojie Song, Wei Chen, Qingye Jiang SDM 2012 概要 Competitive Linear Threshold モデルを考えたよ 目的関数は自分の最大化じゃなくて，相手の最大化だよ そうするとこのモデルではsubmodularだよ 目的関数の計算が大変なのでPMIAっぽいものを作った Competitive Linear Threshold Model 各辺には2つの重みw+とw-がある 各頂点の閾値も2つθ+とθ- 状態はin...
  • Maximizing Submodular Set Function with Connectivity Constraint: Theory and ...
    Maximizing Submodular Set Function with Connectivity Constraint Theory and Application to Networks Tung-Wei Kuo, Kate Ching-Ju Lin, Ming-Jer Tsai Research Center for Information Technology Innovation（資訊科技創新研究中心） National Tsing Hua University（國立清華大學） INFOCOM 2013 概要 ワイヤレスネットワークのルーターの設置問題 submodular関数で表せる さらにルーターは連結であるという制約を追加 この設定でも近似アルゴリズムが設計できる 1...
  • Scalable and Parallelizable Processing of Influence Maximization for ...
    Scalable and Parallelizable Processing of Influence Maximization for Large-Scale Social Networks Jinha Kim, Seung-Keol Kim, Hwanjo Yu 浦項（ぽはん）工科大学校 In ICDE 2013 概要 並列化可能なアルゴリズム 競技相手はPMIA 質はCELF並、PMIAより良い 速度はPMIAより速い 提案手法 Independent Path Algorithm(IPA) 経路を指定したらそれを使う確率は全部かければ良い グラフがもらえた 有るノードからtraverseして木っぽくパスを広げる（同じ頂点がいくつかある...
  • Real-Time Influence Maximization on Dynamic Social Streams
    Real-Time Influence Maximization on Dynamic Social Streams Yanhao Wang, Qi Fan, Yuchen Li, Kian-Lee Tan VLDB 2017 概要 クエリ Stream Influence Maximization sliding windowモデルで考える Influential Checkpoints 途中途中で結果をとっておいて ε-近似 Sparse Influential Checkpoints チェックポイントの数が多すぎるので、対数個くらいにまで減らす (log N)/β個で、ε(1-β)/2-近似 問題定式化 行動 $$ a_t = \langle...
  • Stability of Influence Maximization
    Stability of Influence Maximization Xinran He, David Kempe KDD 2014 動機付け 影響最大化の高速手法と確率推定の手法は沢山研究されている でも，ノイズは無視できない！ もし，推定確率でのσと真の確率でのσの差がでかかったら， 推定σで影響最大化しても意味が無い 確率を摂動しても安定かを判定する問題を定式化しよう Influence Difference Maximization p_uv 推定した確率 I_uv = [l_uv, r_uv] 摂動する範囲 $$ \max_S \max_{p \in P} | \sigma_p(S) - \sigma_{p }(S) | $$ 摂動させた中で一番...
  • Maximizing the Long-term Integral Influence in Social Networks Under the ...
    Maximizing the Long-term Integral Influence in Social Networks Under the Voter Model Chuan Zhou, Peng Zhang, Wenyu Zang, Li Guo WWW 2014 companion ポスター 概要 Voter Modelにおける影響最大化 long-term integralを最大化したい 問題+提案手法 モデルはInfluence Diffusion Dynamics and Influence Maximization in Social Networks ... long-term integral influence maximization σ(S) = E[...
  • Online Topic-Aware Influence Maximization
    Online Topic-Aware Influence Maximization Shuo Chen, Ju Fan, Guoliang Li, Jianhua Feng, Kian-lee Tan, Jinhui Tang VLDB 2015 概要（だけ） Online Topic-aware Influence Maximization Queries, Real-time Topic-aware Influence Maximization Using Preprocessingの後続研究 トピック分布$$ \mathbf{\gamma} $$とシードサイズ$$ k $$がもらえるので、良いやつを返す MIAベースの手法 その場で木を構成するのはダルすぎるので、上限をいい感じに計算して、余分な頂点を枝刈りする ...
  • Scalable Influence Maximization in Social Networks under the Linear ...
    Scalable Influence Maximization in Social Networks under the Linear Threshold Model Wei Chen, Yifei Yuan, Li Zhang In ICDM 2010 概要 LTモデル用の高速アルゴリズム LTモデルでのσの計算は#P-hard DAGをとってきて、それの上で高速計算 #P-hardness 基本は単純経路の数え上げからの帰着 アルゴリズム LTモデルからlive-edge graphを考える eはw_eの確率で残ると書いてあるが、本当だろうか…？ Kempeのではもっと複雑なことをしていた こうすると、random graph上でのreacha...
  • Scalable Influence Maximization for Prevalent Viral Marketing in Large-Scale ...
    Scalable Influence Maximization for Prevalent Viral Marketing in Large-Scale Social Networks Wei Chen, Chi Wang, Yajun Wang In KDD 2010 概要 MIAモデルというのを使ってinfluence maximizationを高速化 アルゴリズム maximum influence paths (MIP) v- uへの伝搬は最短経路だけを考える しきい値θ以下の伝搬は無視する Dijkstraの途中で打ち切る maximum influence arborescence model influence spreadを以下で近似 $$ ...
  • Time-Critical Influence Maximization in Social Networks with Time-Delayed ...
    Time-Critical Influence Maximization in Social Networks with Time-Delayed Diffusion Process Wei Chen, Wei Lu, Ning Zhang AAAI 2012 概要 ICモデルは時間制限を設けないからダメ 締切＋時間の遅延付きモデルを考案 高速(?)アルゴリズムも提案して実験 Independent Cascade with Meeting events 遭遇確率 m(u,v) 伝搬確率 p(u,v) 各ステップtで、アクティブな頂点uは非アクティブな頂点に確率m(u,v)で遭遇する 一回目の遭遇において確率p(u,v)でアクティベーションが成功する これは一回だけ ...
  • Influence Maximization in Near-Linear Time: A Martingale Approach
    Influence Maximization in Near-Linear Time A Martingale Approach Youze Tang, Yanchen Shi, Xiaokui Xiao SIGMOD 2015 概要 TIMInfluence Maximization Near-Optimal Time Complexity Meets Practical Efficiencyから更に改善しました 直接最適値の下限を推定するよ！ TIMよりめっちゃ速くなった TIMの問題点 最悪時には下限が最適値よりn/k倍悪い 下限の計算自体が結構（シード選択段階よりも）遅い 提案手法 Influence Maximization via Martingales (IMM)...
  • IMGPU: GPU-Accelerated Influence Maximization in Large-Scale Social Networks
    IMGPU GPU-Accelerated Influence Maximization in Large-Scale Social Networks Mo Li, Zhenjiang Li, Longfei Shangguan, Shaojie Tang, and Xiang-Yang Li TPDS 2014 概要 influence maximizationのGPUを取り入れたよ 既存手法の60倍速くなったよ IMGPU Bottom-Up Traversal Algorithm (BUTA) 元のグラフから沢山ランダムグラフを作る 各頂点のレベルを定義 末端までの最長距離 レベルで並列化するよ SCC内は全部同じなのでつぶすよ σ_S(u) =...
  • Influence Diffusion Dynamics and Influence Maximization in Social Networks ...
    Influence Diffusion Dynamics and Influence Maximization in Social Networks with Friend and Foe Relationships Yanhua Li, Wei Chen, Yajun Wang, Zhi-Li Zhang WSDM 2013 概要 voter modelを拡張 元はunsigned network signed networkにした 味方とは同じ意見（色） 敵とは違う意見（色） 最初の色の分布を与えた時の挙動を解析（面白い） このモデルでinfluence maximization ある意味で簡単 確率的振舞を計算するのが超大変 Voter ...
  • Random-walk domination in large graphs: problem definitions and fast solutions
    Random-walk domination in large graphs problem definitions and fast solutions Rong-Hua Li, Jeffrey Xu Yu, Xin Huang, Hong Cheng CoRR 多分KDDに出した？ 概要 2種類ランダムウォーク支配問題、というものを考えた ソーシャルネットワーク上にアイテムを配置したり、色々なアプリケーションがある どの頂点からも長さLのランダムウォークによるヒッティングタイムが短い 長さLのランダムウォークがターゲットノードに到達する確率が高い DPベースの貪欲アルゴリズム ちょっと遅い 評価関数をサンプリングで近似 グラフサイズの線形時間で...
  • Efficient algorithms for influence maximization in social networks
    Efficient algorithms for influence maximization in social networks Yi-Cheng Chen, Wen-Chih Peng, Suh-Yin Lee KAIS 2012 概要 CDH Community and Degree Heuristic CDH-KcutとCDH-SHRINK Heat diffusion model (HDM) 熱拡散（物理現象） f_i(t) 時刻tでのv_iの熱 初期状態t=0が与えられる 近傍からΔtの間影響を受ける iの変化量 = αΣ_j [f_j(t)-f_i(t)] 熱がθを超えたらアクティブになったとする シードに対してf(t_0)=h_0とセットする...
  • Robust Optimization for Non-Convex Objectives
    Robust Optimization for Non-Convex Objectives Robert Chen, Brendan Lucier, Yaron Singer, Vasilis Syrgkanis NIPS 2017 概要 シナリオごとの最適化をしたい→関数族の上で最悪時を扱います（ロバスト最適化） $$\alpha$$-近似ベイズ信託があれば良い 応用 ニューラルネットでの統計的学習…色んな損失関数をロバストに最適化 影響最大化…Robust Influence Maximizationを踏襲してるが、なんでも使える 問題定式化と提案手法 解きたい $$ \min_{x \in {\cal X}} \max_{i \in [m]} L_i(x) = \tau $...
  • Maximizing the Extent of Spread in a Dynamic Network
    Maximizing the Extent of Spread in a Dynamic Network Habiba, Tanya Y. Berger-Wolf ? 2007 概要 動的ネットワークでinfluence maximizationやるお！ 問題定義 Dynamic Network G_t = (V_t, E_t)の列 特定の時点のものだから，辺は消えたりする Independent Cascade Modelの拡張 uが時刻tでactiveだったら(u_t, v_t)なv_tを伝播確率でactivate 成功したらvは時刻t+1でactiveになる 一旦activeになったらずっとactive 他の時刻で辺があったらまた試行できる ...
  • Computing and maximizing influence in linear threshold and triggering models
    Computing and maximizing influence in linear threshold and triggering models Justin T. Khim, Varun Jog, Po-Ling Loh NIPS 2016 概要 影響拡散の上下限を新たに作ったよ！ LTモデルとTriggeringモデル 下限は単調劣モジュラなので、最大化できて良い解になる 主結果 LTモデル 上限 $$ \leq |A| + \mathbf{b}_{\bar{A}}^\top (\mathbf{I}-\mathbf{B}_{\bar{A}\bar{A}})^{-1} \mathbf{1}_{\bar{A}} $$ An Upper Bound based Greed...
  • A Data-Based Approach to Social Influence Maximization
    A Data-Based Approach to Social Influence Maximization Amit Goyal, Francesco Bonchi, Laks V. S. Lakshmanan VLDB 2012 概要 Data-Basedの意味：伝播確率をデータから推定するのではなく、直接σを推定する Credit Distribution Modelというモデルを提案 NP-hardでsubmodular σ_CDでの最大化が良いし速い！！ 何でこんなことになったのか いろんなモデルを使って実験してみよう weighted cascade model trivalency model uniform IC model EMアルゴリズ...
  • ASIM: A Scalable Algorithm for Influence Maximization under the Independent ...
    ASIM A Scalable Algorithm for Influence Maximization under the Independent Cascade Model Sainyam Galhotra, Akhil Arora, Srinivas Virinchi, Shourya Roy WWW 2015 概要だけ 当時最強のTIMはメモリ消費がやばいので、新しいアルゴリズムを作ったよ！ アルゴリズム Simpath An Efficient Algorithm for Influence Maximization under the Linear ...のような事をする vのスコア：vから始まる単純経路の重み付き和、重みは辺確率の積 辺確率行列Pの行列積のようなもの？ 以降の反復...
  • Influence Maximization in Social Networks When Negative Opinions May Emerge ...
    Influence Maximization in Social Networks When Negative Opinions May Emerge and Propagate Wei Chen, Alex Collins, Rachel Cummings, Te Ke, Zhenming Liu, David Rincon, Xiaorui Sun, Yajun Wang, Wei Wei, Yifei Yuan SDM 2011 概要 商品の質が低かったらdisる人も出るよねーをモデル化 質をパラメータに含めたNegative Opinion付き positiveな人数が目的関数ならsubmodularは保たれる 速い手法を作って実験してみたよ Independent Cascade Mode...
  • Personalized Influence Maximization on Social Networks
    Personalized Influence Maximization on Social Networks Jing Guo, Peng Zhang, Chuan Zhou, Yanan Cao, Li Guo 中国科学院の人たち CIKM 2013 概要 influence maximizationの亜種を考案 特定のノードにinfluenceする確率を上げたい この問題設定における性質とかを挙げてアルゴリズムを設計 普通のと、それの高速化と、ヒューリスティクスっぽいの ベースラインを比較していいことを示した 問題 目的関数 $$ R_w(U) = \mathbb{E}^U[1_{\{w \in X\}}] $$ ターゲットwがUによりinfluence...
  • Sparsification of Influence Networks
    Sparsification of Influence Networks Michael Mathioudakis, Francesco Bonchi, Carlos Castillo, Aristides Gionis, Antti Ukkonen KDD 2011 概要 Yahoo! Research, Barcelonaの方々 尤度最大化という観点で辺をk本残す問題を提案 近似がNP-hard 最適解は頑張ってDPできる 貪欲アルゴリズムを提案（最適解に近い） 実験したら最強 influence maximizationにも使えるよ！ モデル とりあえず，トレースから確率を推定したい カスケードのトレースは頂点と時刻のペアの列とする (v,t)につい...
  • Extracting Influential Nodes for Information Diffusion on a Social Network
    Extracting Influential Nodes for Information Diffusion on a Social Network Masahiro Kimura, Kazumi Saito, Ryohei Nakano AAAI 2007 概要 influence maximizationの高速アルゴリズム ICとLT 提案手法 ICもLTもランダムグラフを考えればいい σの増加量を効率的にもとめる 事前にランダムグラフを作っておく シード集合 A Aから到達可能な頂点を除く 頂点uについて，↑で出来たグラフでuから到達可能な頂点数Fをもとめる uと同じ連結成分に入っている頂点vについて，σ_i(A∪{v})=σ_i(A)+Fとする ...
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    メニュー トップページ 論文一覧 気になった論文 Parameterized Algorithms influence maximizati ICDM KDD AAAI k-means SCG SODA nearest neighbor IJCAI VLDB clustering coefficie random walk WWW STOC SIGMOD quasi-clique NIPS ICML SDM PNAS JMLR information diffusio triangle I/O-efficient algori Econometrica SCC streaming algorithm JEA ALENEX graph partitioning spectral clustering causality t...
  • On Influential Node Discovery in Dynamic Social Networks
    On Influential Node Discovery in Dynamic Social Networks Charu Aggarwal, Shuyang Lin, Philip S. Yu SDM 2012 概要 SN上のやりとりは瞬間的 その確率は瞬間を表す時間の関数 globally optimized forward trace approach locally optimized backward approach 動的モデル 頂点・辺はある時間帯に存在するみたいな感じ f_ij(δt) = a(1-exp(-λ_ij*δt)) δtの時間だけ辺ijが出現する時の伝播確率 (t1, t2)の間に辺(i, j)があるとする (t1, t2)をm分割してδt_iとす...
  • CINEMA: Conformity-Aware Greedy Algorithm for Influence Maximization in ...
    CINEMA Conformity-Aware Greedy Algorithm for Influence Maximization in Online Social Networks Hui Li, Sourav S Bhowmick, Aixin Sun EDBT 2013 Contribution conformity-aware cascade model(c^2 model) の提案 mag-list というデータ構造 CINEMA (Conformity-aware INfluEnce MAximization) 部分グラフに分割する←a novel approach ??? 何が問題なの？ ぶっちゃけよく分からん とにかく普通のIC・LTモデルはダメでconfo...
  • On Budgeted Influence Maximization in Social Networks
    On Budgeted Influence Maximization in Social Networks Huy Nguyen, Rong Zheng JSAC 2013 概要 頂点に単一でないコストがついた影響最大化 貪欲アルゴリズムをちょっと変形して1-1/√e近似 σを効率良く求めるためにDAGを作って信念伝搬っぽいことをやる Budgeted Influence Maximization 情報拡散モデルはIC max σ(S) s.t. c(S)≦b c(S)はc(u)(u∈S)の総和 [σ(S+v)-σ(S)]/c(v)で貪欲に選ぶと近似比が任意に悪くなる Leskovecのでも説明してたな… Improved Greedy ↑...
  • UBLF: An Upper Bound Based Approach to Discover Influential Nodes in Social ...
    UBLF An Upper Bound Based Approach to Discover Influential Nodes in Social Networks Chuan Zhou, Peng Zhang, Jing Guo, Xingquan Zhu, Li Guo ICDM 2013 概要 CELFは最初のiterationが遅い！ もうちょっとだけ早くするんじゃ 大まかな見積もりを行列計算でやる タイトかは分からんが正しい上界が出る 上界順にMonte-Carloして、それが最上位って分かったら抜ける シミュレーション数95%カット 速度は2~5倍(´・ω・`) 提案手法 上界の見積もり方 Pr_{S,t}[v] Sが時刻tにvをactivat...
  • Topic-aware Social Influence Propagation Models
    Topic-aware Social Influence Propagation Models Topic-aware Social Influence Propagation Models Nicola Barbieri, Francesco Bonchi, Giuseppe Manco Yahoo! Research Barcelona ICDM 2012 概要 トピックを考慮したモデルにICとLTを拡張 期待値最大化でパラメータを見積もる 上のモデルは大変なので，ちょっとパラメータ数を減らしたモデルを考案 実験して普通のICより良かった Topic-awareモデル Topic-aware Independent Cascade Model (TIC) z...
  • Maximizing Social Influence in Nearly Optimal Time
    Maximizing Social Influence in Nearly Optimal Time Christian Borgs, Michael Brautbar, Jennifer Chayes, Brendan Lucier first author有名？ SODA 2014 概要 influence maximization(IC model)の近似アルゴリズム 今までみたいに、各ノードからの到達可能ノード数や確率を求めるんじゃない 逆に考える 探索するノードの数をほぼ線形にboundしても良い解が出てくることを保証できる 提案手法 逆グラフを作る ノードをランダムに選び、逆グラフ上でシミュレートする v「に」伝搬する頂点を選んでいることに等しい ...
  • How to Influence People with Partial Incentives
    How to Influence People with Partial Incentives Erik D. Demaine, MohammadTaghi Hajiaghayi, Hamid Mahini, David L. Malec, S. Raghavan, Anshul Sawant, Morteza Zadimoghadam WWW 2014 概要 今までのinfluence maximizationは二者択一だった 実際には中間があるので，そういうモデルを作ったよ 分数版は積分版との違い モデル 積分影響モデル(integral influence model) Mossel and Rochの提案 f_v 2^V→[0,1] 辺を含んだ集合関数 ...
  • On Approximation of Real-World Influence Spread
    On Approximation of Real-World Influence Spread Yu Yang, Enhong Chen, Qi Liu, Biao Xiang, Tong Xu, Shafqat Ali Shad 中国科学技術大学 In PKDD 2012 概要 influenceの計算を近似+反復計算で p_v~Σp_uv*p_u．これをガウスザイデル p_v=1-Π(1-p_u*p_uv)はちゃんとしてる 嘘でした これに加えてヒューリスティクスでちょっと収束速めている アルゴリズム SSSbyStep ↑に書いた式で近似 GSbyStep 線形系で近似 SSSの簡易版 行列で表されるので、ガウス...
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