The Shortest-Path Model (SPM) and S

The Shortest-Path Model (SPM) and SP1 Model (SP1M) were developed by Kimura
et al. in [31]. These two models are special cases of the IC (independent cascade)
model. In SPM, each node v has the chance to become active only at step t = d(A; v).
In other words, each node is activated only through the shortest paths from an initial
active set. Namely, SPM is a special type of the ICM where only the most efficient
information spread can occur. And SP1M, which slightly generalize SPM, instead
considers the top-2 shortest paths from u to v.
The idea is that the majority of the influence flows through shortest paths. For
these models, the influence s (A) of each target set A can be exactly and efficiently
computed, and the provable performance guarantee for the natural greedy algorithm
can be obtained. In [31], the approximation ratio is guaranteed as s (B
k )  (1
1=e)s (A

k
).
The experimental results show that SP1M outer-performs SPM. However, a critical issue with this approach is that it ignores the influence probabilities among users.
Only considering the shortest paths are not enough.

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình Shortest-Path (SPM) và SP1 Model (SP1M) được phát triển bởi Kimura
et al. trong [31]. Hai mô hình này là trường hợp đặc biệt của (cascade độc lập) IC
mô hình. Trong SPM, mỗi nút v có cơ hội để trở thành hoạt động chỉ ở bước t = d. (A; v)
Nói cách khác, mỗi nút chỉ được kích hoạt thông qua các đường đi ngắn nhất từ mức ban đầu
thiết lập hoạt động. Cụ thể, SPM là một loại đặc biệt của ICM, nơi chỉ có những hiệu quả nhất
thông tin lan truyền có thể xảy ra. Và SP1M, mà hơi khái quát SPM, thay vì
xem xét các-2 trên đường đi ngắn nhất từ u đến v.
Ý tưởng là phần lớn các ảnh hưởng chảy qua con đường ngắn nhất. Đối với
các mô hình này, sự ảnh hưởng của (A) của mỗi mục tiêu thiết lập A có thể được chính xác và hiệu quả
tính toán, và bảo đảm thực hiện chứng minh cho các thuật toán tham lam tự nhiên
có thể thu được. Trong [31], tỷ lệ xấp xỉ được đảm bảo như s (B
k)? (1
1 = e) s
(A? K). Các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng SP1M ngoài cùng thực hiện SPM. Tuy nhiên, một vấn đề quan trọng với cách tiếp cận này là nó bỏ qua các xác suất ảnh hưởng giữa các người dùng. Chỉ xem xét những con đường ngắn nhất là không đủ.