Algoritmo decentralizzato per la determinazione di nodi influenti nei social network

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In questo articolo di Kempe-Kleinberg-Tardos, gli autori propongono un avido algoritmo basato su funzioni sottomodulari per determinare i nodi più influenti in un grafico, con applicazioni ai social network. $k$

Fondamentalmente l'algoritmo procede come segue:

$S = {\rm empty~set}$
scegli il nodo con la massima influenza individuale, chiamalo ; $v_1$ $S = S\cup v_1$
rimuovere la e tutti i bordi che collegano la al resto della rete $v_1$ $v_1$
ripetere fino a quando ha vertici $S$ $k$

Ho due domande su nodi influenti nei social network.
a) Esiste un algoritmo per trovare la soluzione o una sua approssimazione in modo decentralizzato?
b) Qualcuno ha applicato altri algoritmi, come Page-Rank e simili, per risolvere lo stesso problema?

— peso
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Come si definisce un nodo "influente"?

— Timothy Sun,

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secondo il documento, ogni collegamento è definito con una probabilità di trasmettere con successo un messaggio da un nodo all'altro. L'obiettivo è trovare il sottoinsieme di nodi che invierà un messaggio al maggior numero di nodi, in previsione.

— Bob,

k

$k$

D

$D$

D

$D$

k = 1

$k = 1$

D

$D$

Lo capisco. La mia preoccupazione era se esiste almeno un algoritmo non ottimale per approssimare la soluzione ottimale.

— Bob,

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Algoritmi decentralizzati per le varianti di questo problema sono stati pubblicati in Un algoritmo distribuito e di tutela della privacy per l'identificazione di hub di informazioni nei social network e l'analisi dell'influenza sociale nelle reti su larga scala .

— Massimo Cafaro
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cosa ne pensi di questi? Portare Pagerank all'analisi delle citazioni di Ma, Guan, Zhao

PageRank per la classifica degli autori nella rete di co-citazione Ding, Yan, Frazho, Caverlee

— VZN
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