Multi-criteria seed selection for targeted influence maximization within social networks

Rozdział - publikacja recenzowana


Tytuł
Multi-criteria seed selection for targeted influence maximization within social networks
Odpowiedzialność
Artur Karczmarczyk, Jarosław Jankowski, Jarosław Wątrobski
Twórcy
Punktacja publikacji
Osoba Dysc. Pc k m P U Pu Opis
0000-0002-4415-9414 5.6 140 1 3 140,00 1,0000 140,0000 aut. roz., konferencja z listy
Gł. język publikacji
Angielski (English)
Data publikacji
2021
Objętość
8 (stron).
Szacowana objętość
0,5 (arkuszy wydawniczych)
Identyfikator DOI
10.1007/978-3-030-77967-2_38
Adres URL
https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-77967-2_38
Uwaga ogólna
Publikacja z : 21st International Conference on Computational Science (ICCS 2021), June 16-18, 2021, Krakow, Poland, virtual conference.
Uwaga ogólna
Publikacja dostępna również w wersji elektronicznej jako e-book.
Uwaga ogólna
First online: 09 June 2021.
Uwaga ogólna
Publikacja na wyłącznej licencji Springer Nature Switzerland AG 2021.
Finansowanie
This work was supported by the National Science Centre of Poland (AK, JJ). 2017/27/B/HS4/01216
Finansowanie
This work was supported within the framework of the program of the Minister of Science and Higher Education under the name "Regional Excellence Initiative" in the years 2019-2022 (JW). 001/RID/2018/19
Cechy publikacji
  • Publikacja konferencyjna

Z dokumentu źródłowego:

  • Publikacja konferencyjna
Dane konferencji
Dane konferencji dokumentu źródłowego
Słowa kluczowe
Dokument źródłowy
Computational science : ICCS 2021 : 21st International Conference, Krakow, Poland, June 16-18, 2021 : proceedings. Part 3 / Maciej Paszynski, Dieter Kranzlmüller, Valeria V. Krzhizhanovskaya, Jack J. Dongarra, Peter M.A. Sloot editors.. - Cham : Springer, 2021
Strony: 454-461
Seria: Lecture Notes in Computer Science (LNCS) vol. 12744;
Seria: Theoretical Computer Science and General Issues ;
Pobierz opis jako:
BibTeX, RIS
Data zgłoszenia do bazy Publi
2021-12-07
PBN
Wyświetl
WorkId
28697

Abstrakt

en

Information spreading and influence maximization in social networks attracts attention from researchers from various disciplines. Majority of the existing studies focus on maximizing global coverage in the social network through initial seeds selection. In reality, networks are heterogeneous and different nodes can be a goal depending on campaign objectives. In this paper a novel approach with multi-attribute targeted influence maximization is proposed. The approach uses the multi-attribute nature of the network nodes (age, gender etc.) to better target specified groups of users. The proposed approach is verified on a real network and compared to the classic approaches delivers 7.14% coverage increase.

Lista publikacji