A New Greedy Algorithm For Influence Maximization On Signed Social Networks

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorŞimşek, Aybike
dc.date.accessioned2025-10-11T20:42:24Z
dc.date.available2025-10-11T20:42:24Z
dc.date.issued2019
dc.departmentDüzce Üniversitesien_US
dc.description.abstractThe social influence is one of the major phenomenons that shapes people's decisions. In this respect, Influence Maximization (IM) problem is one of the most attractive research topics in the social network analysis because its practical benefits in viral marketing, public opinions shaping etc. The IM problem aims to maximize the spread of an influence (e.g. an opinion, an advertisement) in a social network by using a small number of the most effective individuals, whom is called influencers. Detecting the influencers is the NP-Hard combinatorial optimization problem in most cases. Therefore, many algorithms have been and are being developed for the IM problem. However, the algorithms have not yet achieved to the desired solution quality and speed. In this study, we focused on the signed IM problem that is considers both positive and negative influence between the individuals. For this purpose, we developed a greedy algorithm called the Elitist Greedy Algorithm (EGA) for detecting  influencers set. We compared the EGA’s performance on 2 public datasets with random seed selection, out degree heuristic, and one state-of-the-art greedy algorithm. The EGA outperforms the competitors in terms of the achieved total influence.en_US
dc.description.abstractSosyal etki insanların görüşlerini şekillendiren büyük olgulardan biridir. Bu bakımdan, Etki Maksimizasyonu (EM) problemi viral pazarlama, kamuoyu şekillendirme gibi pratik faydaları olduğu için sosyal ağ analizinde en fazla ilgili çeken araştırma alanlarından biridir. EM probleminin amacı bir sosyal ağ üzerindeki etkili kişi olarak adlandırılan az sayıdaki kişiyi kullanarak bir etkinin (bir fikir veya reklam) ağ üzerindeki yayılımını maksimize etmektir. Etkili kişilerin tespiti birçok durumda NP-Hard bir kombinasyonal optimizasyon problemidir. Bundan dolayı, EM problemi için birçok algoritma geliştirilmiştir ve geliştirilmeye devam etmektedir. Ne var ki, geliştirilen algoritmalar henüz çözüm kalitesi ve hız açısından istenen seviyede değildirler. Bu çalışmada, bireyler arasındaki olumlu ve olumsuz ilişkileri göz önünde bulunduran işaretli EM problemine odaklanılmıştır. Bu amaçla, en iyi  adet etkili kişiyi tespit etmek için Elitist Aç Gözlü Algoritma (EGA) olarak adlandırılan bir aç gözlü algoritma geliştirmiştir. EGA’nın performansı 2 adet açık veriseti üzerinde rasgele seçim, çıkış derecesi merkeziliği, ve bir güncel algoritma ile kıyaslanmıştır. EGA çözüm kalitesi açısından rakiplerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir.en_US
dc.identifier.doi10.30855/gmbd.2019.03.06
dc.identifier.endpage257en_US
dc.identifier.issn2149-9373
dc.identifier.issue3en_US
dc.identifier.startpage250en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.30855/gmbd.2019.03.06
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/21001
dc.identifier.volume5en_US
dc.institutionauthorŞimşek, Aybike
dc.language.isoenen_US
dc.publisherParantez Teknolojien_US
dc.relation.ispartofGazi Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKA_DergiPark_20250911
dc.subjectComputer Softwareen_US
dc.subjectBilgisayar Yazılımıen_US
dc.titleA New Greedy Algorithm For Influence Maximization On Signed Social Networksen_US
dc.title.alternativeİşaretli Sosyal Ağlarda Etki Maksimizasyonu İçin Yeni Bir Aç Gözlü Algoritmaen_US
dc.typeResearch Articleen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Öksüz Yayınlar Koleksiyonu