論文の概要: Influence Maximization with Unknown Individual Effect on General Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12226v2
• Date: Wed, 1 May 2024 14:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 20:50:17.814972
• Title: Influence Maximization with Unknown Individual Effect on General Network
• Title（参考訳）: 一般ネットワークにおける未知の個人効果による影響の最大化
• Authors: Xinyan Su, Zhiheng Zhang, Jiyan Qiu, Jun Li,
• Abstract要約: ネットワークに広がる情報を最大化するためのシードセットの同定は、インフルエンス・最大化(IM)と呼ばれる概念が不可欠である。 IMアルゴリズムは、各ノードが個々のエフェクトと呼ばれる特定の重みを持つ場合まで自然に拡張でき、ノードの重要性を測定することができる。 本稿では,因果影響最大化(CauIM)アルゴリズムの開発を通じてこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4049427793086324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The identification of a seed set to maximize information spread in a network is crucial, a concept known as Influence Maximization (IM). Elegant IM algorithms could naturally extend to cases where each node is equipped with specific weight, referred to as individual effect, to measure the node's importance. Prevailing literature has typically assumed that the individual effect remains constant during the cascade process. However, this assumption is not always feasible, as the individual effect of each node is primarily evaluated by the difference between the outputs in the activated and non-activated states, with one of these states always being unobservable after propagation. Moreover, the individual effect is sensitive to the environmental information provided by surrounding nodes. To address these challenges, we extend the consideration of IM to a broader scenario involving general networks with dynamic node individual effects, leveraging causality techniques. In our paper, we address this through the development of a Causal Influence Maximization (CauIM) algorithm. Theoretically, for CauIM, we present the generalized lower bound of influence spread and provide robustness analysis. Empirically, in synthetic and real-world experiments, we demonstrate the effectiveness and robustness of CauIM, along with a novel acceleration technique.
• Abstract（参考訳）: ネットワークに広がる情報を最大化するためのシードセットの識別は、インフルエンス・最大化(IM)と呼ばれる概念が不可欠である。 エレガントIMアルゴリズムは、各ノードが個々のエフェクトと呼ばれる特定の重みを持つ場合に自然に拡張し、ノードの重要性を測定する。 一般的な文献では、個々の効果はカスケード過程の間に一定であると考えられている。 しかしながら、各ノードの個々の効果は、活性化状態と非活性化状態の出力の違いによって主に評価されるため、この仮定は必ずしも実現不可能であるとは限らない。 さらに、個々の効果は、周辺ノードが提供する環境情報に敏感である。 これらの課題に対処するため、我々は、因果関係の手法を利用して、動的ノード個人効果を持つ一般的なネットワークを含む幅広いシナリオにIMの考察を拡張した。 本稿では,因果影響最大化(CauIM)アルゴリズムの開発を通じてこの問題に対処する。 理論的には、CauIMでは、一般化された影響の広がりの低い境界を示し、ロバスト性解析を提供する。 実証実験により,CauIMの有効性とロバスト性を実証し,新しい加速法を提案する。

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