Resumen
This research proposes the use of metaheuristics for solving the Target Set Selection (TSS) problem. This problem emerges in the context of influence maximization problems, in which the objective is to maximize the number of active users when spreading information throughout a social network. Among all the influence maximization variants, TSS introduces the concept of reward of each user, which is the benefit associated to its activation. Therefore, the problem tries to maximize the reward obtained among all active users by selecting an initial set of users. Each user has also associated an activation cost, and the total sum of activation costs of the initial set of selected users cannot exceed a certain budget. In particular, two Path Relinking approaches are proposed, comparing them with the best method found in the state of the art. Additionally, a more challenging set of instances are derived from real-life social networks, where the best previous method is not able to find a feasible solution. The experimental results show the efficiency and efficacy of the proposal, supported by non-parametric statistical tests.
Isaac Lozano-Osorio
Doctor en Inteligencia Artificial
Isaac Lozano se graduó en el Doble grado de Ingeniería Informática e Ingeniería de Computadores por la Universidad Rey Juan Carlos. Al finalizar el doble grado, fue galardonado con el premio al Mejor Proyecto Fin de Carrera. Posteriormente, realizó un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial (UIMP) y es doctor por la Universidad Rey Juan Carlos. Sus principales intereses de investigación se centran en la interfaz entre las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Investigación Operativa. La mayoría de sus publicaciones tratan sobre el desarrollo de procedimientos metaheurísticos para problemas de optimización modelados por grafos.
Andrea Oliva-García
Colaboradora
Mi investigación se centra en el uso de metaheuristicas y la resolución de problemas de redes sociales.
Jesús Sánchez-Oro
Profesor Titular de Universidad
Profesor Titular del Departamento de Informática, siendo uno de los investigadores principales del Grupo de Investigación de Algoritmos para la Optimización GRAFO.