Maximizing multifaceted network influence
An information dissemination campaign is often multifaceted, involving several facets or pieces of information disseminating from different sources. The question then arises, how should we assign such pieces to eligible sources so as to achieve the best viral dissemination results? Past research has...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | LI, Yuchen, FAN, Ju, OVCHINNIKOV, George V., KARRAS, Panagiotis |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/4414 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/5417/viewcontent/mmni.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Influence maximization on social graphs: A survey
بواسطة: LI, Yuchen, وآخرون
منشور في: (2018) -
DeepIS: Susceptibility estimation on social networks
بواسطة: XIA, Wenwen, وآخرون
منشور في: (2021) -
Adaptive content-aware influence maximization via online learning to rank
بواسطة: THEOCHARIDIS, Konstantinos, وآخرون
منشور في: (2024) -
On the robustness of diffusion in a network under node attacks
بواسطة: LOGINS, Alvis, وآخرون
منشور في: (2022) -
Empirical risk landscape analysis for understanding deep neural networks
بواسطة: ZHOU, Pan, وآخرون
منشور في: (2018)