地理社交网络中基于多目标组合优化的空间感知影响力联合最大化

• 作者: 金鹏飞 常雪芹 房子荃 李淼
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 影响力最大化 信息传播 基于位置的营销 地理社交网络 组合优化
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 空间数据智能专题|Special Issue on Spatial Data Intelligence
• 页码范围: 294-309
• 页数: 16页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210891

摘要

影响力最大化问题旨在从社交网络中寻找若干具有高影响力的用户节点(种子),以触发最大化的信息传播规模.目前绝大多数工作认为社交网络中所有用户都拥有相同的影响力推广价值.然而,在基于位置的营销活动中,影响力推广的主体通常为带有位置标签的空间对象,考虑到用户在物理世界中的移动受限问题,空间对象仅能吸引其邻近范围内的潜在用户.因此,为了最大化市场营销潜力,商家通常需要同时拥有多个营销目标,譬如,连锁店企业对旗下的多家门店进行联合推广.不同的推广内容以及不同的影响力种子选择都将对营销推广的效益产生切实的影响.鉴于此,综合考虑商家在营销过程中对推广门店位置的选择以及在线上部署影响力传播种子的策略,在地理社交网络中研究基于多目标组合优化的空间感知影响力联合推广问题.首先分析了问题的理论难度,阐明了其与传统影响力最大化问题的区别.为支持高效且准确的问题求解,根据用户推广权重的差异,拓展了现有反向影响力采样(reverse influence sampling,RIS)技术,对不同位置和种子组合下的影响力传播收益进行理论保证下的上下界评估,并基于此提出了迭代处理算法框架,在多个轮次下实现高置信度保障的近似最优求解.最后,通过多组真实数据集上的实验,证明了所研究问题能在多目标组合下有效地提升空间感知的影响力推广效果,并验证了所提出算法的良好性能.