可扩展的公平影响最大化
摘要：公平影响最大化问题目标是在给定图G、社区结构C和预算k的情况下，选择一个种子集合S（|S|≤k），使得在缩小不同社区之间的影响差的同时最大化影响传播。尽管存在各种公平概念，平衡公平水平和影响传播的福利公平概念已经显示出很好的效果。然而，优化福利公平目标函数的有效算法的缺乏限制了其在只有几百个节点的小规模网络中的应用。在本文中，我们采用了福利公平的目标函数，最大化了对所有社区中受影响部分的指数加权总和。首先，我们引入了算术平均数的分数幂的无偏估计器。然后，通过调整反向影响抽样（RIS）方法，我们将优化问题转化为加权最大覆盖问题。我们还分析了近似公平影响所需的反向可达集合的数量，并提出了一个有效的算法，保证了1-1/e-ε的近似度。
作者：Xiaobin Rui, Zhixiao Wang, Jiayu Zhao, Lichao Sun, Wei Chen
论文ID：2306.06820
分类：Data Structures and Algorithms
分类简称：cs.DS
提交时间：2023-06-13