Qualität von Communities entscheidend für Einflussmaximierung in sozialen Netzwerken
Die Maximierung von Einfluss in sozialen Netzwerken ist ein zentrales Thema für Anwendungen wie virales Marketing, Epidemiologie, Produktempfehlungen und Meinungsanalyse. Üblicherweise werden dafür zunächst disjunkte Gemeinschaften identifiziert und anschließend repräsentative Knoten aus diesen Gemeinschaften als Startpunkte (Seeds) ausgewählt.
In der vorliegenden Studie wird die Frage untersucht, ob die Qualität der erkannten Gemeinschaften tatsächlich den Ausbreitungsprozess unter dem Independent Cascade‑Modell beeinflusst. Dazu wurde die bereits vorgeschlagene Methode des α‑Hierarchical Clustering, die eine höhere Gemeinschaftsqualität liefert, auf das Problem der Einflussmaximierung übertragen.
Die Autoren vergleichen die neue α‑Hierarchical Clustering‑basierte Methode mit einer alternativen Variante, die dieselben Seed‑Auswahlkriterien nutzt, jedoch auf Gemeinschaften aus dem Standard‑Hierarchical Clustering zurückgreift. Auf mehreren realen Datensätzen wurden umfangreiche Experimente durchgeführt, um die Effektivität beider Ansätze zu bewerten.
Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass höhere Qualitätsgemeinschaften die Informationsverbreitung unter dem Independent Cascade‑Modell erheblich verbessern – besonders bei niedrigen Übertragungswahrscheinlichkeiten. Diese Erkenntnisse unterstreichen die entscheidende Rolle der Gemeinschaftsqualität bei der Steuerung von Einflussprozessen in sozialen Netzwerken und bieten wertvolle Impulse für zukünftige Strategien in Marketing, Gesundheitskommunikation und mehr.