influence专题
The Charm and Influence of Mathematics
The Charm and Influence of Mathematics 目录 The Charm and Influence of Mathematics Translation Respected Teachers and Dear Classmates: Hello everyone! Today, the two of us will join hands to l
Influence blocking maximization on networks: Models, methods and applications
abstract 由于各种社会和贸易网络的不断出现，网络影响力分析引起了研究者的极大兴趣。基于不同的影响力传播模型，人们提出了许多网络影响力最大化的新模型和方法。作为传统影响力最大化问题的延伸和扩展，影响力封锁最大化问题已成为研究热点，并在物理学、计算机科学和流行病学等多个领域得到广泛应用。近年来，已经报道了影响块最大化问题的各种方法。然而，我们仍然缺乏从社交网络影响力分析方面系统
Influence-Balanced Loss 中的Resample策略
改进的sampler策略 elif args.train_rule == 'Resample':train_sampler = ImbalancedDatasetSampler(dset_train) class ImbalancedDatasetSampler(torch.utils.data.sampler.Sampler):def __init__(self, dataset,
Influence maximization on temporal networks: a review
Abstract 影响力最大化（IM）是网络科学中的一个重要主题，其中选择一个小的种子集来最大化网络影响力的传播。最近，这个问题引起了网络结构随时间变化的时间网络的关注。这种动态变化的网络上的 IM 是本次评论的主题。我们首先将方法分为两个主要范式：单播种和多播种。在单次播种中，节点在扩散过程开始时激活，大多数方法要么有效地估计影响力扩散并使用贪婪算法选择节点，要么使用节点排名启发式。
A Community-Aware Framework for Social Influence Maximization
Abstract 我们考虑影响力最大化（IM）问题，即在社交网络中选择 k 个种子节点，以使受影响的节点的预期数量最大化的任务。 我们提出了一个社区意识分而治之的框架，其中包括（i）学习社交网络的固有社区结构，（ii）通过解决每个社区的影响力最大化问题来生成候选解决方案，以及（iii）选择最终的解决方案使用新颖的渐进预算方案的种子节点集。我们对现实世界社交网络的实验表明，
A Review on Influence Dissemination in Social Networks
Abstract 影响力传播研究是社交网络信息传播的关键问题。由于影响力分析在营销、广告、个性化推荐、舆情监测等方面的现实意义，研究人员从不同角度研究了该问题并提出了解决方案。在本文中，我们回顾了社交网络中的影响力传播，并得出结论，现有研究使用三种主要方法：网络拓扑分析、贪婪算法和启发式算法。同时，根据研究目的，我们将现有文献分为三类：个体影响力分析、社区挖掘和影响力最大化。最后，基
Maximizing Influence with Graph Neural Networks
Abstract 寻找使网络影响力最大化的种子集是一个众所周知的 NP 难题。尽管贪心算法可以提供接近最优的解决方案，但影响估计的子问题导致解决方案效率低下。在这项工作中，我们提出了 GLIE，这是一种图神经网络，它学习如何估计独立级联的影响扩散。 GLIE 依赖于通过监督训练收紧的理论上限。实验表明，它可以为比训练集大 10 倍的真实图提供准确的影响估计。随后，我们将其纳入两种影
Modeling Influence Diffusion over Signed Social Networks
关键词——社会系统、影响力扩散、建模、签名社交网络、影响力最大化 Abstract 在离线或在线世界中，许多社交系统可以表示为签名社交网络，包括积极和消极关系。尽管由于独特极性特征的巨大应用价值，人们对签名社交网络进行了各种研究，但如何对签名社交网络上的影响力传播过程进行建模仍然是一个仍然悬而未决的重要问题。目前，一些研究将传统的扩散模型（例如独立级联模型和线性阈值模型）从未签名的社交
teacher's influence
http://itawambatimes.com/2013/08/13/a-teachers-influence-reaches-far-beyond-the-classroom/ “A teacher affects eternity; he can never tell where his influence stops.” – Henry Adams For all pra
论文阅读-Identifying Coordinated Accounts on Social Media through Hidden Influence and Group Behaviours
目录 摘要 1 INTRODUCTION 2 RELATED WORK 3 TASK DEFINITION AND PRELIMINARIES 3.1 Task Definition 3.2 时间点处理 4协调检测方法 4.1 账户活动建模 4.1.1 AMDN 架构和训练。 4.2 隐藏组建模 4.3 共同学习 5 实验结果 5.1 Data Collectio
社交网络影响力最大化2(Influence Maximization)
2.2 近几年研究进展及算法讲解 2.2.1 RIS(Reverse Influence Sampling) 2014年的Maximizing Social Influence in Nearly Optimal Time 2014年的Influence Maximization: Near-Optimal Time Complexity Meets Practical Efficiency 2015年