دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 85231
ترجمه فارسی عنوان مقاله

حداکثر نفوذ در جامعه در شبکه های اجتماعی تحت یک مدل آستانه رقابتی خطی

عنوان انگلیسی
Community-based influence maximization in social networks under a competitive linear threshold model
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
85231 2017 10 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Knowledge-Based Systems, Volume 134, 15 October 2017, Pages 149-158

ترجمه کلمات کلیدی
حداکثر سازی نفوذ رقابتی، مدل آستانه خطی، تشخیص جامعه، حداکثر سازی تاثیر، شبکه اجتماعی،
کلمات کلیدی انگلیسی
Competitive influence maximization; Linear threshold model; Community detection; Influence maximization; Social network;
ترجمه چکیده
هدف اصلی در حداکثر سازی نفوذ، که توسط ایده بازاریابی ویروسی در شبکه های اجتماعی انگیزه یافته است، یافتن یک زیرمجموعه از کاربران کلیدی است که به حداکثر رساندن نفوذ تحت یک مدل انتشار خاص. تعدادی از مطالعات در طول چند سال گذشته انجام شده است که سعی دارند این مسئله را با در نظر گرفتن یک محیط غیر نژادپرستانه که تنها یک بازیکن بدون رقیب وجود دارد، حل کند. با این حال، در حالات دنیای واقعی، همیشه بیش از یک بازیکن رقابت با دیگر بازیکنان برای تأثیر بیشتر بر گره ها وجود دارد. این به حداکثر رساندن تاثیر رقابت نامیده می شود. بر این اساس، ما سعی می کنیم مشکل حداکثر سازی تاثیر رقابتی را با پیشنهاد یک مدل انتشار جدید که گسترش مدل پیش فرض خطی است و توانایی تصمیم گیری را به گره ها در مورد گسترش نفوذ ورودی می دهد، حل کنیم. ما همچنین یک الگوریتم کارآمد برای پیدا کردن گره های تاثیرگذار در یک گراف اجتماعی خاص تحت مدل پیشنهادی پیشنهاد شده است که از ساختار جامعه این نمودار برای محاسبه گسترش هر گره به صورت محلی در جامعه خود استفاده می کند. هدف از الگوریتم ما یافتن حداقل تعداد گره های دانه است که می تواند گسترش بیشتری را در مقایسه با گسترش حاصل از گره های انتخاب شده توسط دیگر رقیب به دست آورد. آزمایشات ما در دنیای واقعی و مجموعه داده های مصنوعی نشان می دهد که رویکرد ما می تواند گره های تاثیرگذار را در یک زمان مناسب در نظر بگیرد.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  حداکثر نفوذ در جامعه در شبکه های اجتماعی تحت یک مدل آستانه رقابتی خطی

چکیده انگلیسی

The main purpose in influence maximization, which is motivated by the idea of viral marketing in social networks, is to find a subset of key users that maximize influence spread under a certain propagation model. A number of studies have been done over the past few years that try to solve this problem by considering a non-adversarial environment in which there exists only one player with no competitor. However, in real world scenarios, there is always more than one player competing with other players to influence the most nodes. This is called competitive influence maximization. Motivated by this, we try to solve the competitive influence maximization problem by proposing a new propagation model which is an extension of the Linear Threshold model and gives decision-making ability to nodes about incoming influence spread. We also propose an efficient algorithm for finding the influential nodes in a given social graph under the proposed propagation model which exploits the community structure of this graph to compute the spread of each node locally within its own community. The aim of our algorithm is to find the minimum number of seed nodes which can achieve higher spread in comparison with the spread achieved by nodes selected by other competitor. Our experiments on real world and synthetic datasets show that our approach can find influential nodes in an acceptable running time.