論文の概要: Provably Efficient Reinforcement Learning for Online Adaptive Influence Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14846v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 18:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 14:08:15.036266
• Title: Provably Efficient Reinforcement Learning for Online Adaptive Influence Maximization
• Title（参考訳）: オンライン適応的影響最大化のための効果的な強化学習
• Authors: Kaixuan Huang, Yu Wu, Xuezhou Zhang, Shenyinying Tu, Qingyun Wu, Mengdi Wang, Huazheng Wang
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムフィードバックに基づいてシードノードを逐次活性化する,コンテンツ依存型オンライン影響問題の適応バージョンについて検討する。 提案アルゴリズムは,最適政策を楽観的に改善しつつ,ネットワークモデルの推定を保守し,適応的にシードを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.11458949694947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online influence maximization aims to maximize the influence spread of a content in a social network with unknown network model by selecting a few seed nodes. Recent studies followed a non-adaptive setting, where the seed nodes are selected before the start of the diffusion process and network parameters are updated when the diffusion stops. We consider an adaptive version of content-dependent online influence maximization problem where the seed nodes are sequentially activated based on real-time feedback. In this paper, we formulate the problem as an infinite-horizon discounted MDP under a linear diffusion process and present a model-based reinforcement learning solution. Our algorithm maintains a network model estimate and selects seed users adaptively, exploring the social network while improving the optimal policy optimistically. We establish $\widetilde O(\sqrt{T})$ regret bound for our algorithm. Empirical evaluations on synthetic network demonstrate the efficiency of our algorithm.
• Abstract（参考訳）: オンラインインフルエンス最大化は、数個のシードノードを選択することで、未知のネットワークモデルによるソーシャルネットワーク内のコンテンツへの影響を最大化することを目的としている。 近年,拡散開始前に種子ノードが選択され,拡散停止時にネットワークパラメータが更新される非適応設定が研究されている。 実時間フィードバックに基づいてシードノードを逐次活性化するコンテンツ依存型オンライン影響最大化問題の適応版を考える。 本稿では,線形拡散過程において無限水平割引MDPとして問題を定式化し,モデルに基づく強化学習ソリューションを提案する。 提案アルゴリズムは, ネットワークモデルの推定値を維持し, 適応的にシードユーザを選択し, ソーシャルネットワークを探索し, 最適政策を楽観的に改善する。 我々はアルゴリズムに対して$\widetilde o(\sqrt{t})$ regret boundを確立する。 合成ネットワークにおける経験的評価は,アルゴリズムの効率を実証する。

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