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Real-time topic-aware influence maximization using preprocessing

机译:使用预处理实现实时的主题感知影响力最大化

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摘要

BackgroundInfluence maximization is the task of finding a set of seed nodes in a social network such that the influence spread of these seed nodes based on certain influence diffusion model is maximized. Topic-aware influence diffusion models have been recently proposed to address the issue that influence between a pair of users are often topic-dependent and information, ideas, innovations etc. being propagated in networks are typically mixtures of topics.
机译:背景影响最大化是在社交网络中找到一组种子节点的任务,以使基于某些影响力扩散模型的这些种子节点的影响力传播最大化。最近已经提出了具有主题意识的影响力扩散模型,以解决以下问题:一对用户之间的影响力通常取决于主题,而在网络中传播的信息,想法,创新等通常是主题的混合体。

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