Profit Maximization over Social Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Influence maximization is the problem of finding a set of influential users in a social network such that the expected spread of influence under a certain propagation model is maximized. Much of the previous work has neglected the important distinction between social influence and actual product adoption. However, as recognized in the management science literature, an individual who gets influenced by social acquaintances may not necessarily adopt a product (or technology), due, e.g., to monetary concerns. In this work, we distinguish between influence and adoption by explicitly modeling the states of being influenced and of adopting a product. We extend the classical Linear Threshold (LT) model to incorporate prices and valuations, and factor them into users' decision-making process of adopting a product. We show that the expected profit function under our proposed model maintains submodularity under certain conditions, but no longer exhibits monotonicity, unlike the expected influence spread function. To maximize the expected profit under our extended LT model, we employ an unbudgeted greedy framework to propose three profit maximization algorithms. The results of our detailed experimental study on three real-world datasets demonstrate that of the three algorithms, PAGE, which assigns prices dynamically based on the profit potential of each candidate seed, has the best performance both in the expected profit achieved and in running time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle