Algoritmo descentralizado para determinar nodos influyentes en redes sociales

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En este artículo de Kempe-Kleinberg-Tardos, los Autores proponen algoritmos codiciosos basados en funciones submodulares para determinar los nodos más influyentes en un gráfico, con aplicaciones a las redes sociales. $k$

Básicamente, el algoritmo es el siguiente:

$S = {\rm empty~set}$
elija el nodo con mayor influencia individual, llámelo ; $v_1$ $S = S\cup v_1$
eliminar y todos los bordes que conectan con el resto de la red $v_1$ $v_1$
repite hasta que tenga vértices $S$ $k$

Tengo dos preguntas sobre nodos influyentes en las redes sociales.
a) ¿Existe algún algoritmo para encontrar la solución, o una aproximación de manera descentralizada?
b) ¿Alguien aplicó otros algoritmos, como Page-Rank y similares, para resolver el mismo problema?

— Beto
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¿Cómo define un nodo "influyente"?

— Timothy Sun

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Según el documento, cada enlace se define con una probabilidad de transmitir con éxito un mensaje de un nodo a otro. El objetivo es encontrar el subconjunto de nodos que entregarán un mensaje al mayor número de nodos, según lo previsto.

— Bob

k

$k$

D

$D$

D

$D$

k = 1

$k = 1$

D

$D$

Entiendo que. Mi preocupación era si hay, al menos, un algoritmo subóptimo para aproximar la solución óptima.

— Bob

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Se han publicado algoritmos descentralizados para variantes de este problema en un algoritmo de preservación de privacidad distribuido y A para identificar centros de información en redes sociales y análisis de influencia social en redes a gran escala .

— Massimo Cafaro
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¿que tal esto? Trayendo Pagerank al análisis de citas por Ma, Guan, Zhao

PageRank para el ranking de autores en la red de co-citas Ding, Yan, Frazho, Caverlee

— vzn
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