論文の概要: A Multi-Transformation Evolutionary Framework for Influence Maximization
in Social Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03297v1
- Date: Thu, 7 Apr 2022 08:53:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-08 16:05:06.660131
- Title: A Multi-Transformation Evolutionary Framework for Influence Maximization
in Social Networks
- Title(参考訳): ソーシャルネットワークにおける影響最大化のためのマルチトランスフォーメーション進化枠組み
- Authors: Chao Wang, Jiaxuan Zhao, Lingling Li, Licheng Jiao, Jing Liu, Kai Wu
- Abstract要約: 本稿では, 影響変換のための多変態進化的枠組みを提案し, 潜在的な類似性や代替変換の独特な利点を生かした。
MTEFIMは、複数の変換にまたがる潜在的な伝達可能な知識を効率的に利用し、高い競争性能を達成する。
MTEFIMは4つの現実世界のソーシャルネットワークで検証されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 44.739573338273175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Influence maximization is a key issue for mining the deep information of
social networks, which aims to select a seed set from the network to maximize
the number of influenced nodes. To evaluate the influence spread of a seed set
efficiently, existing works have proposed some proxy models (transformations)
with lower computational costs to replace the expensive Monte Carlo simulation
process. These alternate transformations based on network prior knowledge
induce different search behaviors with similar characteristics from various
perspectives. For a specific case, it is difficult for users to determine a
suitable transformation a priori. Keeping those in mind, we propose a
multi-transformation evolutionary framework for influence maximization (MTEFIM)
to exploit the potential similarities and unique advantages of alternate
transformations and avoid users to determine the most suitable one manually. In
MTEFIM, multiple transformations are optimized simultaneously as multiple
tasks. Each transformation is assigned an evolutionary solver. Three major
components of MTEFIM are conducted: 1) estimating the potential relationship
across transformations based on the degree of overlap across individuals (seed
sets) of different populations, 2) transferring individuals across populations
adaptively according to the inter-transformation relationship, 3) selecting the
final output seed set containing all the proxy model knowledge. The
effectiveness of MTEFIM is validated on four real-world social networks.
Experimental results show that MTEFIM can efficiently utilize the potentially
transferable knowledge across multiple transformations to achieve highly
competitive performance compared to several popular IM-specific methods. The
implementation of MTEFIM can be accessed at
https://github.com/xiaofangxd/MTEFIM.
- Abstract(参考訳): 影響の最大化は、影響のあるノード数を最大化するためにネットワークからシードセットを選択することを目的とした、ソーシャルネットワークの深い情報マイニングの重要な問題である。
シードセットの拡散を効率的に評価するために、既存の研究は、高価なモンテカルロシミュレーションプロセスを置き換えるために、計算コストの低いいくつかのプロキシモデル(変換)を提案している。
これらのネットワーク事前知識に基づく代替変換は、様々な観点から類似した特性を持つ異なる探索行動を引き起こす。
特定のケースでは、ユーザが適切な変換を事前に決定することは困難である。
これらを念頭に置いて,代替変換の潜在的な類似性と独特な利点を活かし,ユーザが手動で最も適したものを決定することを避けるために,マルチトランスフォーメーション進化フレームワークMTEFIMを提案する。
MTEFIMでは、複数の変換を複数のタスクとして同時に最適化する。
各変換には進化的解法が割り当てられる。
MTEFIMの3つの主要コンポーネントが実行される。
1) 異なる集団の個体(種集合)間の重なりの程度に基づいて, トランスフォーメーション間の潜在的関係を推定する。
2)相互変換関係に適応して個体を個体群に移動させる。
3) すべてのプロキシモデル知識を含む最終出力シードセットを選択する。
MTEFIMの有効性は4つの現実世界のソーシャルネットワークで検証されている。
実験結果から,MTEFIMは複数の変換にまたがる潜在的伝達可能な知識を効率よく利用し,高い競争性能を達成できることが示唆された。
MTEFIMの実装はhttps://github.com/xiaofangxd/MTEFIMで見ることができる。
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