소셜 네트워크에서 영향력있는 노드를 결정하기위한 분산 알고리즘

Kempe-Kleinberg-Tardos 의이 백서 에서 저자는 하위 네트워크 기능에 기반한 탐욕 알고리즘을 제안 하여 소셜 네트워크에 응용하여 그래프에서 가장 영향력있는 노드 를 결정합니다 .$k$

기본적으로 알고리즘은 다음과 같습니다.

1. $S = {\rm empty~set}$
2. 개별 영향이 가장 큰 노드를 선택하고 ; S = S ∪ v $v_1$$S = S\cup v_1$
3. 과 v 1 을 나머지 네트워크에 연결하는 모든 모서리 제거$v_1$$v_1$
4. 에 꼭지점 이 k 가 될 때까지 반복$S$$k$

소셜 네트워크의 영향력있는 노드에 대한 두 가지 질문 이 있습니다 .
a) 해를 구하는 알고리즘이나 분산 방식으로 근사치가 있습니까?
b) 같은 문제를 해결하기 위해 Page-Rank와 같은 다른 알고리즘을 적용한 사람이 있습니까?

이 문제의 변형에 대한 분산 알고리즘 은 소셜 네트워크의 정보 허브를 식별 하고 대규모 네트워크의 소셜 영향 분석을 위한 분산 및 개인 정보 보호 알고리즘에 게시되었습니다 .

이것들은 어때? Ma, Guan, Zhao 의 인용 분석 에 Pagerank 제공

공동 인용 네트워크의 저자 순위 Ding, Yan, Frazho, Caverlee에 대한 PageRank