社交网络影响力优化：框架、挑战与未来

本文主要探讨了社交网络中的影响力最大化问题及其在实际应用中的重要性，例如疫情检测和病毒式营销。作者们，Shashank Sheshar Singh、Divya Srivastva、Madhushi Verma 和 Jamarra Singh，来自印度贝内特大学计算机科学与工程系，他们的研究旨在填补经典影响力最大化（InfluenceMaximization, IM）框架的空白，并针对多网络环境下的IM问题提出创新方法。 首先，文章指出传统的IM研究大多局限在单一网络框架，忽略了现实中网络间的复杂交互。文章强调了对信息扩散模型的深入讨论，这是理解IM问题的基础。通过比较现有的调查，作者提出了对现有工作的独特视角，区分了他们研究的重点和目标。 第二部分，作者详细介绍了不同的IM方法。他们涵盖了基本框架，如经典IM，其关注单个网络中最具影响力的个体或群组的选择。随后，他们扩展到了跨多个网络的影响最大化（IM2）框架，考虑了网络之间的协同效应。多重影响最大化（MIM）框架进一步处理了同时影响多个不同网络的情况，而MIM2则是在这个基础上增加了更多的网络层叠。上下文感知IM框架则考虑了用户行为和环境因素对影响力传播的影响。 性能度量是评估IM算法的关键，文章对此进行了深入的分析，通过对各种度量的比较，揭示了算法效率和效果的不同侧面。这有助于研究人员选择最合适的策略来解决实际问题。 文章还讨论了该领域的挑战，包括计算复杂性、动态网络结构、实时性和个性化需求等，这些都是当前IM研究亟待解决的问题。作者们呼吁未来研究者将注意力转向这些方向，以推动IM技术的进一步发展。 最后，文章明确指出这是一项在沙特国王大学学报上发表的开放获取研究，遵循CCBY-NC-ND许可证，允许学术界自由传播和使用其研究成果，以促进影响力最大化研究的交流与进步。 本文为社交网络影响力最大化问题提供了全面的理论框架，分析了现有的研究进展，提出了新的研究方向，并指出了未来可能面临的挑战，对于理解和改进社交媒体影响力传播模型具有重要价值。