論文の概要: Identifying Influential Users in Unknown Social Networks for Adaptive Incentive Allocation Under Budget Restriction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05992v2
• Date: Wed, 14 Jul 2021 13:16:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-15 11:22:57.769056
• Title: Identifying Influential Users in Unknown Social Networks for Adaptive Incentive Allocation Under Budget Restriction
• Title（参考訳）: 予算制限下での適応型インセンティブアロケーションのための未知のソーシャルネットワークにおけるインフルエンシアルユーザ同定
• Authors: Shiqing Wu, Weihua Li, Hao Shen, Quan Bai
• Abstract要約: インセンティブ化はユーザの行動に影響を与えるためのより積極的な方法であることが証明されている。 未知ネットワークにおける影響力のあるユーザを探索するための新しいアルゴリズムを提案する。 ユーザの好みと影響能力に基づいてインセンティブ値を決定する適応型インセンティブアロケーション・アプローチを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.793013471521924
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, recommendation systems have been widely applied in many domains. These systems are impotent in affecting users to choose the behavior that the system expects. Meanwhile, providing incentives has been proven to be a more proactive way to affect users' behaviors. Due to the budget limitation, the number of users who can be incentivized is restricted. In this light, we intend to utilize social influence existing among users to enhance the effect of incentivization. Through incentivizing influential users directly, their followers in the social network are possibly incentivized indirectly. However, in many real-world scenarios, the topological structure of the network is usually unknown, which makes identifying influential users difficult. To tackle the aforementioned challenges, in this paper, we propose a novel algorithm for exploring influential users in unknown networks, which can estimate the influential relationships among users based on their historical behaviors and without knowing the topology of the network. Meanwhile, we design an adaptive incentive allocation approach that determines incentive values based on users' preferences and their influence ability. We evaluate the performance of the proposed approaches by conducting experiments on both synthetic and real-world datasets. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年、多くの分野においてレコメンデーションシステムが広く採用されている。 これらのシステムは、ユーザがシステムが期待する振る舞いを選択することに影響を及ぼす。 一方、インセンティブの提供はユーザーの行動に影響を与えるためのより積極的な方法であることが証明されている。 予算の制限により、インセンティブを得られるユーザ数は制限される。 ここでは,ユーザ間で存在する社会的影響を活用し,インセンティブの効果を高めることを目的とする。 影響力のあるユーザーに直接インセンティブを与えることで、ソーシャルネットワークのフォロワーは間接的にインセンティブを受ける可能性がある。 しかし、多くの現実世界のシナリオでは、ネットワークのトポロジー構造は通常不明であり、影響力のあるユーザーを特定することは困難である。 上記の課題に取り組むため,本稿では,ネットワークのトポロジを知らずに,過去の行動に基づいてユーザ間の影響力関係を推定できる未知ネットワークにおける影響力のあるユーザを探索する新しいアルゴリズムを提案する。 一方,我々は,ユーザの嗜好と影響度に基づいてインセンティブ値を決定する適応的インセンティブ割当手法を考案する。 提案手法の有効性を,合成データセットと実世界のデータセットの両方で実験することで評価する。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。

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