[论文解读] Incorporating Diversity into Influential Node Mining
本文提出了一种新颖的多样化影响力最大化框架，通过联合优化影响力传播与节点多样性，采用经济学效用函数（完美替代品、完美互补品和柯布-道格拉斯函数）实现。该方法将问题形式化为非单调子模最大化与传统影响力最大化，实验表明其在效用最大化与结果多样化方面均优于基于嵌入和多样化排序等启发式方法。
Diversity is a crucial criterion in many ranking and mining tasks. In this paper, we study how to incorporate node diversity into influence maximization (IM). We consider diversity as a reverse measure of the average similarity between selected nodes, which can be specified using node embedding or community detection results. Our goal is to identify a set of nodes which are simultaneously influential and diverse. Three most commonly used utilities in economics (i.e., Perfect Substitutes, Perfect Complements, and Cobb-Douglas) are proposed to jointly model influence spread and diversity as two factors. We formulate diversified IM as an optimization problem of these utilities, for which we present two approximation algorithms based on non-monotonic submodular maximization and traditional IM respectively. Experimental results show that our diversified IM framework outperforms other natural heuristics, such as embedding and diversified ranking, both in utility maximization and result diversification.
研究动机与目标
- 解决现有影响力最大化方法仅关注影响力传播而忽视节点多样性的局限性。
- 通过经济学效用函数建模影响力传播与多样性的权衡，将其作为联合优化问题。
- 为多样化影响力最大化开发近似算法，以处理非单调子模目标函数。
- 与基于嵌入和多样化排序等自然启发式方法对比，评估该框架的有效性。
提出的方法
- 将多样性建模为所选节点之间平均相似度的倒数，利用节点嵌入或社区检测结果。
- 引入三种经济学效用函数——完美替代品、完美互补品和柯布-道格拉斯函数——以联合建模影响力与多样性。
- 将多样化影响力最大化重新表述为非单调子模最大化问题，以平衡两项目标。
- 提出两种近似算法：一种基于非单调子模最大化，另一种源自传统影响力最大化技术。
- 利用节点嵌入或社区结构计算成对相似度，以衡量多样性。
- 在候选节点集合上优化效用函数，以识别兼具多样性和高影响力的种子节点集。
实验结果
研究问题
- RQ1如何有效建模并整合多样性作为影响力传播的互补目标？
- RQ2在节点选择背景下，哪种经济学效用函数最能平衡影响力传播与多样性？
- RQ3非单调子模函数的近似算法能否有效适配于多样化影响力最大化？
- RQ4所提出的框架在效用与多样性方面相较于基于嵌入和多样化排序等启发式基线方法表现如何？
主要发现
- 所提出的多样化IM框架在效用得分上优于基于嵌入和多样化排序等自然启发式方法。
- 实验结果表明，该框架在结果多样化方面表现更优，所选节点间的相似度更低。
- 采用经济学效用函数可实现影响力与多样性之间灵活且有原则的权衡。
- 基于非单调子模最大化的算法能有效平衡影响力与多样性，在多样化设置下优于传统IM方法。
- 实验结果证实，该框架在多个数据集上持续提升了效用最大化与多样性度量指标。
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