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Social Network Analysis and Mining
Erschienen in:

01.12.2020 | Original Article

A numerical evaluation of the accuracy of influence maximization algorithms

verfasst von: Hautahi Kingi, Li-An Daniel Wang, Tom Shafer, Minh Huynh, Mike Trinh, Aaron Heuser, George Rochester, Antonio Paredes

Erschienen in: Social Network Analysis and Mining | Ausgabe 1/2020

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Abstract

Wir entwickeln einen Algorithmus zur Berechnung exakter Lösungen für das Problem der Einflussmaximierung unter Verwendung von Konzepten aus dem Reverse-influence-Sampling (RIS). Wir implementieren den Algorithmus unter Verwendung von GPU-Ressourcen, um die empirische Genauigkeit theoretisch garantierter gieriger und RIS-annähernder Lösungen zu bewerten. Wir stellen fest, dass die Annäherungen Lösungen liefern, die bemerkenswert nahe am Optimum liegen - in der Regel mehr als 99% der optimalen Einflussverteilung. Diese Genauigkeit ist über ein breites Spektrum von Netzwerkstrukturen hinweg konsistent.
Mit KI übersetzt
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Metadaten
Titel
A numerical evaluation of the accuracy of influence maximization algorithms
verfasst von
Hautahi Kingi
Li-An Daniel Wang
Tom Shafer
Minh Huynh
Mike Trinh
Aaron Heuser
George Rochester
Antonio Paredes
Publikationsdatum
01.12.2020
Verlag
Springer Vienna
Erschienen in
Social Network Analysis and Mining / Ausgabe 1/2020
Print ISSN: 1869-5450
Elektronische ISSN: 1869-5469
DOI
https://doi.org/10.1007/s13278-020-00680-5

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