Reverse Path Activation-based Reverse Influence Maximization in Social Networks

Ashis Talukder, Anupam Kumar Bairagi, Do Hyeon Kim, Choong Seon Hong

http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.11.1203

영향력 극대화(Influence Maximizaion)기법은 소셜 네트워크에서 바이럴 마케팅에 대한 영향력 있는 사용자를 찾는 것을 다루지만, 역방향 영향력 극대화(Reverse Influence Maximizaion) 기법은 영향 비용 극대화 영역의 새로운 연구 방향으로 기회비용을 처리한다. 영향력 극대화 기법은 이러한 시드노드를 대상으로 네트워크에서 영향이 극대화되는 방식으로 작은 시드 집합을 추정한다. 일반적으로 시드노드는 영향력 극대화 문제에서 처음에 활성화되는 노드로 가정한다. 그러나, 우리는 활성화 된 노드가 추후 활성화 될 외부 노드에 영향을 주는 것과 유사한 방식으로 다른 노드의 영향을 받아야한다고 주장한다. 역방향 영향력 극대화 문제는 모든 시드 노드를 활성화하기 위해 활성화해야하는 최소 노드 수로 정의되는 시드 비용을 찾는 문제이다. 이에 본 논문에서는 최소 기회 비용을 찾기 위해 Active Reverse Path 기반 역방향 영향력 극대화 모델을 제안한다. 본 모델은 Voting 모델과 전통적인 Independent Cascade 모델을 기반으로 한다. 아울러 잘 알려진 세 가지 소셜 네트워크의 실제 데이터 셋을 활용하여 모델을 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 제안하는 모델이 기존 역방향 영향력 극대화 모델보다 우수한 성능을 보였다.