論文の概要: Neural Influence Estimator: Towards Real-time Solutions to Influence Blocking Maximization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14012v2
- Date: Thu, 22 May 2025 13:38:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.55795
- Title: Neural Influence Estimator: Towards Real-time Solutions to Influence Blocking Maximization
- Title（参考訳）: ニューラルインフルエンス推定器:ブロック最大化に影響を及ぼすリアルタイム解を目指して
- Authors: Wenjie Chen, Shengcai Liu, Yew-Soon Ong, Zhuang Li, Ke Tang,
- Abstract要約: この研究は、数十万のノードとエッジを数秒でIBMの問題を解決する新しいアプローチを提示している。
鍵となるアイデアは、時間集約的なモンテカルロシミュレーションの代替として、NIE(Neural Influence estimator)オフラインと呼ばれる高速で評価可能な代理モデルを構築することである。
十分に訓練されたNIEは、ソーシャルネットワークに与えられた様々なIBM問題にまたがって一般化することができ、既存のIBM最適化アルゴリズムと簡単に組み合わせることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.076527772176135
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-time solutions to the influence blocking maximization (IBM) problems are crucial for promptly containing the spread of misinformation. However, achieving this goal is non-trivial, mainly because assessing the blocked influence of an IBM problem solution typically requires plenty of expensive Monte Carlo simulations (MCSs). This work presents a novel approach that enables solving IBM problems with hundreds of thousands of nodes and edges in seconds. The key idea is to construct a fast-to-evaluate surrogate model called neural influence estimator (NIE) offline as a substitute for the time-intensive MCSs, and then combine it with optimization algorithms to address IBM problems online. To this end, a learning problem is formulated to build the NIE that takes the false-and-true information instance as input, extracts features describing the topology and inter-relationship between two seed sets, and predicts the blocked influence. A well-trained NIE can generalize across different IBM problems given a social network, and can be readily combined with existing IBM optimization algorithms. The experiments on 25 IBM problems with up to millions of edges show that the NIE-based optimization method can be up to four orders of magnitude faster than MCSs-based optimization method to achieve the same optimization quality. Moreover, given a one-minute limit, the NIE-based method can solve IBM problems with up to hundreds of thousands of nodes, which is at least one order of magnitude larger than what can be solved by existing methods.
- Abstract（参考訳）: インフルエンス・ブロッキング・最大化(IBM)問題に対するリアルタイムソリューションは、誤報の拡散を迅速に含めるために不可欠である。
しかし、この目標を達成するには、主にIBMの問題解決ソリューションの妨害された影響を評価するには、多くの高価なモンテカルロシミュレーション(MCS)が必要である。
この研究は、数十万のノードとエッジを数秒でIBMの問題を解決する新しいアプローチを提示している。
鍵となるアイデアは、時間集約型MCSの代わりに、NIE(Neural Influence estimator)と呼ばれる高速で評価可能な代理モデルを構築し、それを最適化アルゴリズムと組み合わせて、IBMの問題をオンラインで解決することだ。
この目的のために、学習問題を定式化し、偽情報インスタンスを入力とし、2つのシードセット間のトポロジと相互関係を記述する特徴を抽出し、ブロックされた影響を予測する。
十分に訓練されたNIEは、ソーシャルネットワークに与えられた様々なIBM問題にまたがって一般化することができ、既存のIBM最適化アルゴリズムと簡単に組み合わせることができる。
数百万のエッジを持つ最大25のIBM問題に対する実験により、NIEベースの最適化手法は、MCSベースの最適化手法よりも最大4桁高速で、同じ最適化品質を実現することができることが示された。
さらに、1分間の制限が与えられた場合、NIEベースの手法は、数十万のノードでIBMの問題を解決することができる。
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