Dezentraler Algorithmus zur Ermittlung einflussreicher Knoten in sozialen Netzwerken

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In dieser Arbeit von Kempe-Kleinberg-Tardos schlagen die Autoren einen gierigen Algorithmus vor, der auf submodularen Funktionen basiert, um die einflussreichsten Knoten in einem Graphen mit Anwendungen auf soziale Netzwerke zu bestimmen . $k$

Grundsätzlich geht der Algorithmus wie folgt vor:

$S = {\rm empty~set}$
wähle den Knoten mit dem höchsten individuellen Einfluss, nenne ihn ; $v_1$ $S = S\cup v_1$
Entfernen Sie und alle Kanten, die mit dem Rest des Netzwerks verbinden $v_1$ $v_1$
Wiederholung bis hat Ecken $S$ $k$

Ich habe zwei Fragen zu einflussreichen Knoten in sozialen Netzwerken.
a) Gibt es einen Algorithmus, um die Lösung zu finden oder dezentral anzunähern?
b) Hat jemand andere Algorithmen wie Page-Rank und ähnliche angewendet, um das gleiche Problem zu lösen?

— Bob
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Wie definieren Sie einen "einflussreichen" Knoten?

— Timothy Sun

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Dem Papier zufolge ist jede Verbindung mit einer Wahrscheinlichkeit definiert, eine Nachricht erfolgreich von einem Knoten zu einem anderen zu übertragen. Das Ziel besteht darin, die Teilmenge der Knoten zu finden, die erwartungsgemäß eine Nachricht an die größte Anzahl von Knoten übermitteln.

— Bob

k

$k$

D

$D$

D

$D$

k = 1

$k = 1$

D

$D$

Ich verstehe das. Mein Anliegen war, ob es zumindest einen suboptimalen Algorithmus gibt, um die optimale Lösung zu approximieren.

— Bob

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Dezentrale Algorithmen für Varianten dieses Problems wurden in einem verteilten und datenschutzbewahrenden Algorithmus zur Identifizierung von Informationshubs in sozialen Netzwerken und zur Analyse sozialer Einflüsse in großen Netzwerken veröffentlicht .

— Massimo Cafaro
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wie wäre es damit? Pagerank zur Zitieranalyse von Ma, Guan, Zhao bringen

PageRank für das Ranking von Autoren im Co-Citation-Netzwerk Ding, Yan, Frazho, Caverlee

— vzn
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