Maksimere indflydelse i et netværk

At finde måder at maksimere indflydelse på sociale netværk er en betydelig bestræbelse for en bred vifte af mennesker, herunder dem, der er involveret i markedsføring, valgkampe, og opdagelse af udbrud, for eksempel. Teknisk set i et netværksscenarie, "Maksimering af indflydelse beskæftiger sig med problemet med at finde en delmængde af noder kaldet frø i det sociale netværk, således at disse noder til sidst vil sprede maksimal indflydelse i netværket."

Skrivning i International Journal of Computational Science and Engineering forskere fra Indien påpeger, at dette er et af en klasse af vanskelige-at-løse problemer kendt som NP-hårde problemer. I deres papir, de fokuserer på at give et overblik over indflydelsesmaksimeringsproblemet og dækker tre hovedaspekter. Først, de ser på de forskellige typer input, der kræves. For det andet de undersøger indflydelsesudbredelsesmodeller, der kortlægger spredningen af ​​indflydelse i et netværk. Endelig, de ser på tilnærmelsesalgoritmer foreslået til udvælgelse af frøsæt.

Undersøgelsen giver ny indsigt i, hvordan en marketingkampagne kan udløse en viral reaktion på en produktlancering gennem meget omhyggelig udvælgelse af nøgleinfluentere, hvis mund til mund-promovering ville nå ud til og påvirke det maksimale antal mennesker. Tilsvarende det kunne bruges til at sprede et politisk budskab hurtigere end ved traditionelle bearbejdningsmetoder. Men, fra et videnskabeligt perspektiv, de samme værktøjer og indsigter kan hjælpe os til bedre at forstå, hvordan nogle få inficerede individer kan føre til fremkomsten af ​​en epidemi.

"Rumme for fremtidigt arbejde inden for indflydelsesmaksimering ligger hovedsageligt i at finde effektive løsninger på udvidelserne af det grundlæggende indflydelsesmaksimeringsproblem, holdet konkluderer og at finde måder at håndtere de enorme og voksende mængder data, som netværk kan generere på kort tid.