In recent studies, researchers have

In recent studies, researchers have discovered that the propagation in a social network often fades quickly within only few hops from the sources, counteracting the
assumption on the self-perpetuating of influence considered in some literature. Dinh
et al. [13] investigated the cost-effective massive, and fast propagation (CFM) problem and proposed an algorithm, VirAds, to minimize the seeding cost and to tackle
the problem on large-scale networks.
This scalable algorithm is shown as Algorithm 6, where rv
is the round in which
v is activated, n
(e)
v
represents the number of new active edges after adding v into the
seeding and n
(a)
v refers to the number of extra active neighbors v needs in order to
activate v. Besides, r
(i)
v is the number of activated neighbors of v up to round i where
i = 1:::d. Generally, VirAds algorithm favors the vertex which can activate the most
number of edges. This could distinguish between good and bad seeds. In early stages,

Kết quả (Việt) 1:

Trong nghiên cứu gần đây, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng tuyên truyền trong một mạng xã hội thường mất dần một cách nhanh chóng trong chỉ vài bước nhảy từ nguồn, chống lại cácgiả định vào các tự perpetuating ảnh hưởng được coi là trong một số tài liệu. Đìnhet al. [13] điều tra vấn đề hiệu quả chi phí lớn, và nhanh chóng tuyên truyền (CFM) và đề xuất một thuật toán, VirAds, để giảm thiểu chi phí seeding và để giải quyếtvấn đề trên quy mô lớn.Thuật toán khả năng mở rộng này sẽ được hiển thị như là thuật toán 6, nơi rvlà vòng trong đóv được kích hoạt, n(e)vđại diện cho số lượng mới hoạt động cạnh sau khi thêm v vào cáchạt giống và n(a)v đề cập đến số lượng hoạt động thêm hàng xóm v nhu cầu đểkích hoạt v. Bên cạnh đó, r(i)v là số lượng các hàng xóm mới của v lên đến vòng tôi nơitôi = 1:::d. nói chung, VirAds thuật toán ủng đỉnh mà có thể kích hoạt nhiều nhấtsố lượng các cạnh. Điều này có thể phân biệt giữa hạt giống tốt và xấu. Trong giai đoạn đầu,

Kết quả (Việt) 2:

Trong các nghiên cứu gần đây, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng công tác tuyên truyền trong một mạng xã hội thường mất dần một cách nhanh chóng trong vòng chỉ vài bước nhảy từ các nguồn, chống lại các
giả định về tự tồn tại ảnh hưởng được xem xét trong một số tài liệu. Dinh
et al. [13] đã nghiên cứu (CFM) vấn đề chi phí-hiệu quả to lớn, và tuyên truyền nhanh chóng và đề xuất một thuật toán, VirAds, để giảm thiểu các chi phí giống và để giải quyết
các vấn đề trên các mạng quy mô lớn.
Thuật toán khả năng mở rộng này được thể hiện như Algorithm 6, nơi rv
là vòng trong đó
v được kích hoạt, n
(e)
v
đại diện cho số cạnh hoạt động mới sau khi thêm v vào
giống và n
(a)
v đề cập đến số lượng extra hàng xóm đang hoạt động v nhu cầu để
kích hoạt v. Bên cạnh đó, r
(i)
v là số người hàng xóm mới của v lên để làm tròn i mà
i = 1 ::: d. Nói chung, VirAds thuật toán thiên đỉnh mà có thể kích hoạt được nhiều nhất
số cạnh. Điều này có thể phân biệt giữa những hạt giống tốt và xấu. Trong giai đoạn đầu,