論文の概要: IM-META: Influence Maximization Using Node Metadata in Networks With Unknown Topology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02926v3
• Date: Tue, 6 Feb 2024 13:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 21:53:22.450545
• Title: IM-META: Influence Maximization Using Node Metadata in Networks With Unknown Topology
• Title（参考訳）: IM-META:未知位相をもつネットワークにおけるノードメタデータによる影響最大化
• Authors: Cong Tran, Won-Yong Shin, Andreas Spitz
• Abstract要約: 本稿では,クエリやノードメタデータから情報を取得することで,未知のトポロジを持つネットワークにおけるIM(influence)の解決法を提案する。 IM-METAでは,1)ニューラルネットワークを用いて収集したメタデータとエッジの関係を学習し,2)強化グラフを構築するために複数の推測された自信のあるエッジを選択し,3)推論された影響の広がりを最大化してクエリの次のノードを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.704584231053675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since the structure of complex networks is often unknown, we may identify the most influential seed nodes by exploring only a part of the underlying network, given a small budget for node queries. We propose IM-META, a solution to influence maximization (IM) in networks with unknown topology by retrieving information from queries and node metadata. Since using such metadata is not without risk due to the noisy nature of metadata and uncertainties in connectivity inference, we formulate a new IM problem that aims to find both seed nodes and queried nodes. In IM-META, we develop an effective method that iteratively performs three steps: 1) we learn the relationship between collected metadata and edges via a Siamese neural network, 2) we select a number of inferred confident edges to construct a reinforced graph, and 3) we identify the next node to query by maximizing the inferred influence spread using our topology-aware ranking strategy. Through experimental evaluation of IM-META on four real-world datasets, we demonstrate a) the speed of network exploration via node queries, b) the effectiveness of each module, c) the superiority over benchmark methods, d) the robustness to more difficult settings, e) the hyperparameter sensitivity, and f) the scalability.
• Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークの構造はしばしば不明であるため、ノードクエリの予算が小さいため、基盤となるネットワークの一部のみを探索することで、最も影響力のあるシードノードを特定することができる。 本稿では、クエリやノードメタデータから情報を取得することで、未知のトポロジを持つネットワークにおける最大化(IM)に影響を与えるソリューションであるIM-METAを提案する。 このようなメタデータの使用は、メタデータのノイズ性や接続性推論の不確実性のため、リスクがないため、シードノードとクエリノードの両方を見つけることを目的とした新しいIM問題を定式化する。 IM-METAでは,3つのステップを反復的に行う効果的な手法を開発した。 1) 収集したメタデータとエッジの関係を, シームズニューラルネットワークを用いて学習する。 2) 強化グラフを構築するために, 多数の不確かさエッジを選択する。 3)我々のトポロジ対応ランキング戦略を用いて,推定影響の最大化により,クエリの次のノードを特定する。 実世界の4つのデータセットにおけるim-metaの実験的評価を通して,その実証を行った。 a)ノードクエリによるネットワーク探索の速度 b) 各モジュールの有効性 c) ベンチマーク手法に対する優位性 d) より困難な設定に対する堅牢性 e)ハイパーパラメータの感度,及び f)スケーラビリティ。

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