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UGGreedy: Influence Maximization for User Group in Microblogging

机译：UGGreedy：微博用户群的影响力最大化

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We study a new influence maximization problem about how to find a seed set which can maximize the influence spread to a targeted user group in microblogging. To solve this problem, we propose a threestage User group greedy algorithm (UGGreedy) based on user attributes. To reduce network scale, we delete useless user nodes, and rank the rest of users based on user attributes to form a seed candidate set. We employ the seed candidate set to construct a simplified microblogging network graph. We propose a novel influence greedy algorithm based on influence accumulation spread to find the seed set. Experimental results show that UGGreedy can achieve remarkable efficiency on the influence maximization problem for user group in real microblogging networks.
机译：我们研究了一个新的影响力最大化问题，该问题涉及如何找到可以最大程度地扩展微博中目标用户群的影响力的种子集。为了解决这个问题，我们提出了一种基于用户属性的三阶段用户组贪婪算法（UGGreedy）。为了减少网络规模，我们删除了无用的用户节点，并根据用户属性对其余用户进行排名，以形成种子候选集。我们采用候选种子集来构建简化的微博网络图。我们提出了一种基于影响累积扩散的新型影响贪婪算法，以找到种子集。实验结果表明，在实际的微博网络中，UGGreedy可以有效地解决用户群体的影响最大化问题。

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