Influence Maximization in Temporal Social Networks with a Cold-Start Problem: A Supervised Approach
Created by
Haebom
저자
Laixin Xie, Ying Zhang, Xiyuan Wang, Shiyi Liu, Shenghan Gao, Xingxing Xing, Wei Wan, Haipeng Zhang, Quan Li
개요
시간적 그래프에서의 영향력 극대화(IM)는 네트워크 확장을 극대화하는 데 중요한 영향력 있는 "시드"를 식별하는 데 중점을 둡니다. 본 논문은 네트워크 확장을 위해 영향력 전파 경로(IPP)를 통해 이러한 시드를 정의하는 것을 옹호합니다. 본 연구는 시간적 네트워크에서 자주 간과되는 콜드 스타트 문제를 해결하면서 IPP를 효율적으로 레이블링하고 이러한 시드를 정확하게 예측하는 데 중점을 둡니다. 본 논문의 전략은 다중 관계 시간적 그래프에 맞춰 설계된 모티프 기반 레이블링 방법과 텐서화된 시간적 그래프 네트워크(TGN)를 도입하여 예측 정확도와 계산 효율성을 높입니다. 또한, 유사한 IPP를 공유하는 과거 데이터의 새로운 이웃을 사용하여 콜드 스타트 노드를 보강합니다. 온라인 팀 기반 게임 환경 내 추천 시스템은 소셜 네트워크에 미묘한 영향을 미치며, 실증적 IM 연구를 위한 다중 관계(즉, 약한 및 강한) 시간적 그래프를 형성합니다. 예측 정확도와 모델 학습 효율을 평가하기 위한 오프라인 실험과 실제 네트워크 성장과 콜드 스타트 문제 해결의 효과를 검증하기 위한 온라인 A/B 테스트를 수행합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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모티프 기반 레이블링과 텐서화된 TGN을 활용하여 시간적 그래프에서의 영향력 극대화 문제를 효율적이고 정확하게 해결하는 새로운 방법 제시.
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다중 관계 시간적 그래프를 고려하여 현실적인 소셜 네트워크 분석에 적합한 모델 개발.
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콜드 스타트 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 전략 제시 및 검증.
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온라인 A/B 테스트를 통해 실제 네트워크 성장에 대한 효과 검증.
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한계점:
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제안된 방법의 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요. 다양한 유형의 시간적 그래프에 대한 성능 평가가 더 필요함.
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콜드 스타트 문제 해결에 사용된 과거 데이터의 품질 및 양에 따라 성능이 영향을 받을 수 있음.
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온라인 팀 기반 게임 환경에 특화된 모델이므로 다른 도메인으로의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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모델의 복잡도 및 계산 비용에 대한 추가적인 분석 필요. 특히 대규모 네트워크에 대한 확장성 연구가 필요함.
