It adopts cascade B, otherwise.The

It adopts cascade B, otherwise.
The problem maximizing the spread of cascade A can be easily reduced to original influence maximization problem by setting S
B = ?. Thereby, this problem is also
NP-hard, as proved in [27].
Intuitively, by adding one more node to the initial set S
A
, the spread of cascade
A could be expended. However, the influence function s (
) is neither monotone nor
submodular under the Weight-proportional Threshold (WT) model, as shown by a
count example in [6].

Kết quả (Việt) 1:

Nó qua cascade B, nếu không.Vấn đề tối đa hóa sự lây lan của cascade A có thể được dễ dàng giảm xuống ban đầu các vấn đề tối đa hóa ảnh hưởng bởi cài đặt SB = ?. Do đó, vấn đề này cũng làNP-khó khăn, như đã chứng minh trong [27].Trực giác, bằng cách thêm một nút thêm vào thiết lập ban đầu SA, sự lây lan của thácA có thể được sử dụng. Tuy nhiên, ảnh hưởng chức năng s () là giọng đều đều không phải và cũng khôngsubmodular theo mô hình tỷ lệ trọng lượng ngưỡng (WT), như thể hiện bởi mộtsố lượng các ví dụ trong [6].

Kết quả (Việt) 2:

Nó qua thác B, nếu không.
Vấn đề tối đa hóa sự lây lan của thác A có thể dễ dàng giảm xuống gốc vấn đề ảnh hưởng tối đa hóa bằng cách thiết lập S
B =?. Qua đó, vấn đề này cũng là
NP-khó, như đã chứng minh trong [27].
Bằng trực giác, bằng cách thêm một nút nữa để các thiết lập ban đầu S
A, sự lây lan của thác A có thể được chi tiêu. Tuy nhiên, ảnh hưởng chức năng s (?) Không phải là đơn điệu cũng không submodular theo mô hình Trọng lượng tỉ lệ thuận với Threshold (WT), như thể hiện bằng một ví dụ đếm trong [6].