ソーシャルネットワークにおける影響力のあるシード後継者の発見

動的なソーシャルネットワークでは、いくつかの理由でノードがネットワークから削除され、その結果、ネットワークの挙動に影響を与える可能性があります。本稿では、影響の拡散を維持するために、削除された各シードノードの後継ノードを見つけるという課題に取り組みます。影響最大化のためのソーシャルネットワークとシードノードのセットが与えられた場合、いくつかのシードがネットワークから削除される際に、最初の影響拡散の仕事を引き継ぐのに最適な後継者は誰かを探ります。この問題に取り組むために、度数、度数ディスカウント、重複、コミュニティブリッジ、コミュニティ度数を含む5つの近隣ベースの選択ヒューリスティックを提示し、議論します。DBLP共著ネットワークに関する実験は、考案したヒューリスティックの有効性を示しています。