Detailansicht
Influence maximization in social networks
a survey on variants of the least cost influence problem
Agnes Rymarz
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Quantitative Economics, Management and Finance
Betreuer*in
Markus Leitner
Mitbetreuer*in
Mario Ruthmair
DOI
10.25365/thesis.49344
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-30432.16189.321261-0
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine Einführung in die Theorie der Maximierung von Einfluss in sozialen Netzwerken zu geben und zu zeigen, wie dieser Aspekt mathematisch modelliert werden kann. Modelle zur Informationsverbreitung hat es bereits gegeben, bevor soziale Netzwerke populär wurden. 1978 wurde eines der wichtigsten Modelle, nämlich das Threshold Model, eingeführt.
In der Marketingbranche kann Einflussmaximierung relevant sein, wenn Firmen ihre Produkte über soziale Netzwerke bewerben. In einige wenige Leute am Anfang zu investieren, kann eine Kaskade auslösen und dazu führen, dass immer mehr Leute beeinflusst werden. Diese viral-marketing-Strategie lebt von der Mundpropaganda. Die wesentliche Frage dabei ist, welche Leute am Anfang ausgewählt werden sollen, sodass am Ende die meisten Menschen beeinflusst sind. Das Target Set Selection Problem behandelt diese Frage.
Eine Erweiterung vom Target Set Selection Problem ist das Least Cost Influence Problem. Der Vorteil von dieser Variante ist, dass Firmen nicht nur Leute als Ganzes auswählen können, sondern auch nur zum Teil. Das kann zum Beispiel durch Verteilen von Rabattgutscheinen erreicht werden. Das Least Cost Influence Problem kann in einer Frage zusammengefasst werden: Welche Personen sollten am Anfang wieviel bezahlt bekommen um einen vorgegebenen Anteil an Personen zu beeinflussen, sodass die Zahlungen minimiert werden.
Abstract
(Englisch)
The purpose of this thesis is to give an introduction to the theory of influence maximization in social networks and how this issue can be modeled mathematically. Information diffusion models have already existed before social networks became popular. In 1978 the important "Threshold model" was introduced by Granovetter.
From a marketing point of view influence maximization can be important when companies want to advertise their products via social networks. Investing in a few people at the beginning can trigger an information cascade and cause evermore people to get influenced. This viral marketing strategy builds on the word-of-mouth propaganda. The crucial question is: Who should companies address at the beginning to influence the maximum number of people? The "Target Set Selection" problem deals with this question.
An extension of the Target Set Selection problem is the Least Cost Influence Problem. The advantage of this variant is that companies can not only select people as a whole, but also target people partially which can be done e.g. by distributing discount coupons. The Least Cost Influence Problem can be summarized by the following question: which people should get how much initial partial incentives to influence a given fraction of people such that the incentives are minimized?
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Influence maximization Target Set Selection Problem Least Cost Influence Problem Multiple Networks Least Cost Rumor Blocking
Schlagwörter
(Deutsch)
Einfluss in sozialen Netzwerken
Autor*innen
Agnes Rymarz
Haupttitel (Englisch)
Influence maximization in social networks
Hauptuntertitel (Englisch)
a survey on variants of the least cost influence problem
Paralleltitel (Deutsch)
Maximierung von Einflüssen in sozialen Netzwerken : ein Leitfaden für Varianten des Least Cost Influence Problems
Publikationsjahr
2017
Umfangsangabe
xx, 60 Seiten : Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Markus Leitner
Klassifikationen
31 Mathematik > 31.00 Mathematik: Allgemeines ,
85 Betriebswirtschaft > 85.00 Betriebswirtschaft: Allgemeines
AC Nummer
AC14486286
Utheses ID
43621
Studienkennzahl
UA | 066 | 920 | |