online influence maximization | BriefGPT

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在线影响最大化：概念与算法
本文综述了在线影响最大化问题，包括理论方面和实际应用方面，提供了离线 IM 问题的定义，并概述了常用的离线 IM 算法。然后，给出了在线 IM 问题的标准定义和基本的组合多臂赌博机（CMAB）框架，CMAB-T，为使用在线学习方法解决在线
PDF7 months ago
基于减少级联模型的在线影响最大化
通过 DC 模型研究在线影响力最大化问题，提出了 DC-UCB 算法解决了市场饱和现象带来的影响，经过实验验证算法效果优秀。
PDFa year ago
ACL基于独立级联模型的节点级反馈在线影响最大化
本研究提出了一种应对节点级反馈的独立级联模型（IC）的在线影响最大化问题的算法，通过使用该算法，可以在社交网络中找到最优种子节点来刺激信息在网络中最大范围的传播。
PDF3 years ago
在线线性阈值模型下的影响最大化
本文主要研究了在线影响最大化问题，并提出了 LT-LinUCB 算法与 OIM-ETC 算法，其中前者考虑了节点级反馈，后者简单易用、无需离线计算且具有较低的反馈要求。
PDF4 years ago
在线影响最大化的分解赌博机
本文提出基于因子分解和上界置信度的在线影响力最大化算法来识别社交网络中的最佳影响者，实验结果表明该算法有效降低了策略的遗憾值，并在两个真实社交网络中获得了良好表现。
PDF5 years ago
NIPS独立级联模型下考虑半匹配反馈的在线影响最大化
本文研究独立级联模型下社交网络中的在线影响最大化问题。提出了 IMLinUCB 算法，可以在实践中应用于大规模问题，并且证明了累积遗憾的多项式边界。
PDF8 years ago