时间约束下在线社交网络中的影响力优化信贷分配

本文主要探讨了在具有时间约束的在线社交网络中如何实现影响力最大化（Influence Maximization with Time Constraint, IMTC）。影响力最大化是一个经典问题，目标是选择最具影响力的个体作为“种子节点”，这些节点能够通过传播影响，促使网络中的其他用户采纳某种行为或观念。在现实场景中，如病毒式营销、产品推广等，时间因素至关重要，因为用户的注意力和决策过程可能会随时间而变化。 作者提出了一个创新的方法，结合事件发生的概率和信息获取的“无线电性”（可能是指信息传播的速度和范围），设计了一种优化的激活概率评估策略。这个策略综合考虑了时间因素，即优化的激活概率（OAP），它直接影响到相邻节点接收和响应信息的能力。通过这种方式，作者扩展了传统的信用分配（Credit Distribution, CD）模型，将影响扩散的时间延迟纳入考量，使得信用分配更加精确和有效。 传统的CD模型假设信息传播是即时且无阻的，但实际中可能存在延迟，这可能影响到影响力的实际效果。通过将时间障碍转化为行动传播扩展路径（Action Propagation and Action Path Length, APAP）的长度，文章旨在捕捉这种动态性，从而更准确地确定影响节点和传播路径。 实证研究部分，作者在真实数据集上进行了仿真和实验，结果显示，与现有相关方法相比，他们提出的这种方法在选择种子节点、预测影响扩散以及在时间限制下优化影响力传播效果上表现更为优越。这对于在线社交网络平台制定策略、提高营销效率和提升信息传播效果具有重要意义。 本文的核心贡献在于提出了一种结合时间约束的信用分配模型，通过优化激活概率并考虑时间延迟，有效地解决了在线社交网络中影响力最大化的挑战。这种方法不仅提升了影响力预测的准确性，而且有助于实践者制定出更符合实际情况的策略。