Multi-Round Influence Maximization: A Variable Neighborhood Search Approach

Resumen

El estudio de la influencia de las redes sociales ha despertado el interés de los científicos. La gran variedad de aplicaciones reales de esta área, como el marketing viral y el análisis de enfermedades, pone de manifiesto la relevancia de diseñar un algoritmo capaz de resolver el problema de forma eficiente. Este trabajo estudia el problema de Maximización de la Influencia en Rondas Múltiples (MRIM), en el que la influencia se propaga en rondas múltiples de forma independiente a partir de conjuntos de semillas posiblemente diferentes. Este problema tiene dos Este problema tiene dos variantes: la MRIM no adaptativa, en la que el anunciante necesita determinar los conjuntos de semillas para todas las rondas al principio, y la MRIM adaptativa, en la que el anunciante puede seleccionar los conjuntos de semillas de forma adaptativa basándose en los resultados de propagación de las rondas anteriores. La principal dificultad de este problema de optimización reside en el esfuerzo computacional necesario para evaluar una solución. Dado que cada nodo está infectado con una cierta probabilidad probabilidad, el valor de la función objetivo debe calcularse mediante un modelo de modelo de difusión de influencias, lo que resulta en un proceso computacionalmente complejo. computacionalmente complejo. Para ello, se propone un algoritmo metaheurístico basado en Variable con el objetivo de proporcionar soluciones de alta calidad y competitivas con el estado de la técnica. soluciones de alta calidad, siendo competitivo con el estado del arte.

Publicación
III Escuela de Invierno (Burgos)
Isaac Lozano-Osorio
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.

Jesús Sánchez-Oro
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.

Abraham Duarte
Abraham Duarte
Catedrático de Universidad

Mi carrera investigadora se ha centrado en el desarrollo de nuevos algoritmos y técnicas de Inteligencia Computacional (metaheurísticas) y su aplicación a diferentes problemas en Ciencia e Ingeniería desde que me incorporé a la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) en el octubre del año 2000.