复杂网络中的有针对性影响最大化
摘要：通过复杂网络中的扩散过程，许多基于现实应用旨在将信息传递给特定目标节点。然而，选择一组最佳的传播者来启动扩散过程仍然具有挑战性。在本文中，我们以易感-感染-康复（SIR）模型为例，研究了以目标影响最大化问题。作为组合优化问题，其目标是在最小化非目标节点影响的同时，最大化目标节点影响来识别一定数量的传播者。为了找到这个优化问题的实际解决方案，我们基于消息传递过程开发了一个理论框架，并对平衡解的稳定性进行了非回溯（NB）矩阵分析。我们提出，通过对由目标节点及其多步最近邻组成的子图的平衡解引入最佳扰动来选择传播者，同时避免对将目标节点从原始网络中排除的补充图进行此类干扰。我们进一步引入了一个度量指标，称为目标集体影响力，用于识别针对目标扩散过程的有影响力的传播者。所提出的方法在合成网络和现实世界网络中得到验证，优于其他竞争性的启发式方法。我们的结果提供了分析目标影响最大化问题的框架和在现实应用中识别传播者的实际方法。
作者：Renquan Zhang, Xiaolin Wang, Sen Pei
论文ID：2202.05499
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2023-08-15