基于动作日志时间最优的利润最大化

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中文摘要：影响最大化问题是在社会网上找一组具有重要影响力的用户,通过激活该组用户,期望被影响到的用户数量达到最大.然而,已有研究工作往往忽视了影响传播最大化和利润最大化的区别,以及被影响的用户总数随着时间的推移逐渐趋于平稳.本文基于用户动作日志,提出了一个基于时间长度的影响力分配模型IVA-T,根据该模型首次提出了时间最优的利润最大化问题(OTPM),并证明了该问题是NP-hard问题.为求解OTPM问题,提出了一个有效的近似算法Profit-Max,并证明了Profit-Max算法的近似比.在多个真实数据集上的实验结果表明:Profit-Max算法能有效并高效求解OTPM问题.

作者：

XIE Shengnan、谢胜男、LIU Yong、刘勇、ZHANG Wei、张巍、ZHU Jinghua、朱敬华、WAN Nan、王楠

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作者单位：

School of Computer Science and Technology, Heilongjiang University, Harbin 150080, China

黑龙江大学计算机科学技术学院,哈尔滨 150080

关键词：

时间信息影响力分配模型利润最大化动作日志

主办单位：

中国计算机学会

会议名称：

第33届中国数据库学术会议（NDBC2016 ）

会议时间：

2016-10-01

会议地点：

深圳

会议母体文献：

第33届中国数据库学术会议（NDBC2016 ）论文集

页码：

1-12

出版时间：

2016