Robust Influence Maximization 首先简要介绍一下这个问题:在一个社交网络图中寻找固定数量的节点,使得这些节点对所有节点的影响值尽可能的大.先对这个问题给出形式化的定义:给一个有向图G = (V,E) ,V代表节点,E代表有向边,每一条边有一个权值  ∈ [0,1],代表源点对终点的影响因子(源点有多大的几率对终点产生影响).定义参数向量θ=( ) e∈E 代表每一条边上的影响因子.我们定义 (S)为影响传播函数,( (S)代表从S出发能传播到的所有节点数目的期望值)…

Robust Influence Maximization 首先简要介绍一下这个问题:在一个社交网络图中寻找固定数量的节点,使得这些节点对所有节点的影响值尽可能的大.这个问题由于在病毒式营销,谣言监控,舆情分析等活动之中有巨大的应用,所以在过去的几十年,已经被广泛的研究过了.举个例子:一家化妆品公司想要通过送给一些用户免费产品的形式来推广产品,这些用户如何选择就可以采用解决Influence maximization问题的思路来进行.这个问题首先是被Kempe首先提出来的,他提出了两种模型来解决…

一.   研究背景 在社会和经济网络中,影响最大化问题在过去十年中得到广泛的研究,由于其广泛应用于病毒式营销[1,2],突破检测[3],谣言监测[4]等.例如公司可以通过向初始用户(称为种子)发送免费样品,并通过口碑(World of Mouth)效应,在社交网络中进行宣传活动,越来越多的用户受到社会关系的影响加入宣传活动,宣传促销活动.这个问题首先由Kempe等人提出[5],他们提出了独立的级联模型和线性阈值模型,考虑信息扩散的社会心理因素来模拟这种随机的收养过程.他们给出了influence…

前言 浅谈Hybrid技术的设计与实现 浅谈Hybrid技术的设计与实现第二弹 浅谈Hybrid技术的设计与实现第三弹——落地篇 接上文:浅谈Hybrid技术的设计与实现(阅读本文前,建议阅读这个先) 上文说了很多关于Hybrid的概要设计,可以算得上大而全,有说明有demo有代码,对于想接触Hybrid的朋友来说应该有一定帮助,但是对于进阶的朋友可能就不太满足了,他们会想了解其中的每一个细节,甚至是一些Native的实现,小钗这里继续抛砖引玉,希望接下来的内容对各位有一定帮助. 进入今天的内容…

Influence maximization on big social graph Fanju PPT链接: social influence booming of online social network 一, Application:viral marketing 1, identify influence customers: seeds. 2, convince them to adopter product. other application: Rumor monitoring…

前端学习 第二弹: JavaScript中的一些函数与对象(1) 1.apply与call函数 每个函数都包含两个非继承而来的方法:apply()和call(). 他们的用途相同,都是在特定的作用域中调用函数. 接收参数方面不同,apply()接收两个参数,一个是函数运行的作用域(this),另一个是参数数组.call()方法第一个参数与apply()方法相同,但传递给函数的参数必须列举出来. 举个例子: function Person(name,age) { this.name=name; t…

继上一次介绍了<神奇的六边形>的完整游戏开发流程后(可点击这里查看),这次将为大家介绍另外一款魔性游戏<跳跃的方块>的完整开发流程. (点击图片可进入游戏体验) 因内容太多,为方便大家阅读,所以分多次来讲解. 若要一次性查看所有文档,也可点击这里. 接上回(<跳跃的方块>Part 9) (四)排行榜界面 排行榜榜单元素 排行榜的榜单也是一个TableView,所以我们先建立一个榜单元素的控制脚本:RankItem.js. // define a user behavio…

typecho流程原理和插件机制浅析(第二弹) 兜兜 393 2014年04月02日 发布 推荐 1 推荐 收藏 14 收藏,3.7k 浏览 上一次说了 Typecho 大致的流程,今天简单说一下插件机制和插件的编写方法. 还是先上index.php if (!@include_once 'config.inc.php') { file_exists('./install.php') ? header('Location: install.php') : print('Missing Confi…

LCA问题第二弹 上次用二分的方法给大家分享了对 LCA 问题的处理,各位应该还能回忆起来上次的方法是由子节点向根节点(自下而上)的处理,平时我们遇到的很多问题都是正向思维处理困难而逆向思维处理比较容易,LCA问题也可以划分为这一类问题的范畴.那是不是就意味着 LCA 无法从正面思维中解决呢?当然不是的,只是要直接想到解决的办法需要耗费一些功夫.那今天咱们就从问题的正面来研究一下 LCA ,也就是说,今天我们采用由上而下的遍历方式处理 LCA问题,那今天我们的目的能够达到吗?且往下看. 由上而下…

线段树+RMQ问题第二弹 上篇文章讲到了基于Sparse Table 解决 RMQ 问题,不知道大家还有没有印象,今天我们会从线段树的方法对 RMQ 问题再一次讨论. 正式介绍今天解决 RMQ 问题的方法之前,我先对 RMQ 问题的概念再一次进行说明.RMQ (Range Minimum/Maximum Query ):中文名为"区间最值查询".RMQ 问题指的是给定一段区间,针对给定区间进行若干次查询,每次给出不同的待查询子区间范围,要求返回子区间内的最大值或者最小值. RMQ 问题…