Social networks represent nowadays in many contexts the main source of information transmission and the way opinions and actions are influenced. For instance, generic advertisements are way less powerful than suggestions from our contacts. However, this process hugely depends on the influence of people who disseminate these suggestions. Therefore modern marketing often involves paying some targeted users, or influencers, for advertising products or ideas. Finding the set of nodes in a social network that lead to the highest information spread -- the so-called Influence Maximization (IM) problem -- is therefore a pressing question and as such it has recently attracted a great research interest. In particular, several approaches based on Evolutionary Algorithms (EAs) have been proposed, although they are known to scale poorly with the graph size. In this paper, we tackle this limitation in two ways. Firstly, we use approximate fitness functions to speed up the EA. Secondly, we include into the EA various graph-aware mechanisms, such as smart initialization, custom mutations and node filtering, to facilitate the EA convergence. Our experiments show that the proposed modifications allow to obtain a relevant runtime gain and also improve, in some cases, the spread results.


翻译:社会网络在很多情况下代表着信息传递的主要来源以及影响观点和行动的方式。例如,一般广告比我们接触者的建议要弱得多。然而,这一过程在很大程度上取决于传播这些建议的人的影响。因此,现代营销往往涉及为广告产品或思想向一些目标用户或影响者支付报酬。在社会网络中找到导致信息传播最广泛的节点 -- -- 所谓的“影响最大化”问题 -- -- 因此是一个紧迫的问题,因此它最近引起了极大的研究兴趣。特别是,提出了几种基于进化等级(EAs)的方法,尽管据知它们的规模与图表大小相比是差的。在本文中,我们用两种方式处理这一限制。首先,我们使用大致的健身功能来加快EA的速度。第二,我们在EA中纳入了各种图表认知机制,例如智能初始化、定制突变和无缝过滤等,以促进EA的趋同。我们的实验表明,拟议的修改可以取得相关的运行时间收益,在某些情况下,还可以改进传播结果。

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