社交媒体广泛用于当今世界。它有助于快速简便地分享信息，使其成为广告产品的良好媒介。由于其巨大的普及，社交媒体网络的影响因素提供了巨大的潜在客户群。但是，决定应该选择哪些影响因素，以便为能够产生低投资的高回报而选择哪些影响因素并不简单。在这项工作中，我们提出了一个基于代理的模型（ABM），可以模拟影响者在各种情景中广告活动的动态，并可以帮助发现最佳的影响者营销策略。我们的系统是一种基于概率的图形的模型，提供了额外的优势，可以将现实世界因素（如顾客对产品，客户行为，愿意支付，品牌的投资盖，影响因素扩散）的兴趣提供额外的优势。产品的性质被广告viz。奢侈品和非奢侈品。利用客户收购成本和转换率作为一个单位经济，我们通过改变产品的性质和客户兴趣来评估不同类型的影响因素的性能。我们的结果举例说明了影响者营销的环境依赖性，并提供了在各种情况下更好地策略的洞察力。例如，我们表明，随着产品的性质因奢侈品而异，名人的表现下降而纳米影响者的性能提高。在客户的兴趣方面，我们发现纳米影响者的表现随着客户利益的减少而下降，而名人的表现则改善。

Models for the processes by which ideas and influence propagate through a social network have been studied in a number of domains, including the diffusion of medical and technological innovations, the sudden and widespread adoption of various strategies in game-theoretic settings, and the effects of "word of mouth" in the promotion of new products. Motivated by the design of viral marketing strategies, Domingos and Richardson posed a fundamental algorithmic problem for such social network processes: if we can try to convince a subset of individuals to adopt a new product or innovation, and the goal is to trigger a large cascade of further adoptions, which set of individuals should we target?We consider this problem in several of the most widely studied models in social network analysis. The optimization problem of selecting the most influential nodes is NP-hard here. The two conference papers upon which this article is based (KDD 2003 and ICALP 2005) provide the first provable approximation guarantees for efficient algorithms. Using an The present article is an expanded version of two conference papers [51,52], which appeared in KDD 2003 and ICALP 2005, respectively.

如今，可以在许多电子商务平台上找到自动建议，并且此类建议可以为消费者和提供商创造巨大的价值。但是，通常并非所有推荐的物品都具有相同的利润率，因此，提供商可能会诱使促进最大化其利润的项目。在短期内，消费者可能会接受非最佳建议，但从长远来看，他们可能会失去信任。最终，这导致了设计平衡推荐策略的问题，这些策略既考虑消费者和提供商的价值，并带来持续的业务成功。这项工作提出了一个基于基于代理的建模的仿真框架，旨在帮助提供者探索不同推荐策略的纵向动态。在我们的模型中，消费者代理人收到了提供者的建议，并且建议的质量随着时间的推移影响消费者的信任。我们设计了几种推荐策略，可以使提供商的利润更大，或者对消费者公用事业。我们的模拟表明，一种混合​​策略会增加消费者公用事业的权重，但没有忽略盈利能力，从长远来看会导致累计利润最高。与纯粹的消费者或面向利润的策略相比，这种混合策略的利润增加了约20％。我们还发现，社交媒体可以加强观察到的现象。如果消费者严重依赖社交媒体，最佳战略的累积利润进一步增加。为了确保可重复性并培养未来的研究，我们将公开共享我们的灵活模拟框架。

对网络中的用户如何根据邻居的意见更新他们的意见的理解吸引了网络科学领域的极大兴趣，并且越来越多的文献认识到了这个问题的重要性。在这篇研究论文中，我们提出了有指导网络中意见形成的新动态模型。在此模型中，每个节点的意见被更新为邻居意见的加权平均值，而权重代表社会影响力。我们将一种新的中心度度量定义为基于影响和整合性的社会影响度量。我们使用两个意见形成模型来衡量这种新方法：（i）degroot模型和（ii）我们自己提出的模型。先前发表的研究没有考虑合格，并且仅考虑计算社会影响时节点的影响。在我们的定义中，与高度和较低程度的节点相关的较低度和高度的节点具有较高的中心性。作为这项研究的主要贡献，我们提出了一种算法，用于在社交网络中找到一小部分节点，该节点可能会对其他节点的观点产生重大影响。关于现实世界数据的实验表明，所提出的算法显着优于先前发布的最新方法。

社交网络（SN）是一个由代表它们之间相互作用的群体组成的社会结构。 SNS最近被广泛使用，随后已成为产品推广和信息扩散的合适平台。 SN中的人们直接影响彼此的利益和行为。 SNS中最重要的问题之一是，如果选择将它们作为网络扩散场景的种子节点选择，那么他们可以以级联的方式对网络中的其他节点产生最大影响。有影响力的扩散器是人们，如果他们被选为网络中出版问题中的种子，那么该网络将拥有最多了解该扩散实体的人。这是称为影响最大化（IM）问题的文献中的一个众所周知的问题。尽管已证明这是一个NP完整的问题，并且在多项式时间内没有解决方案，但有人认为它具有子模块化功能的属性，因此可以使用贪婪的算法来解决。提出改善这种复杂性的大多数方法都是基于以下假设：整个图都是可见的。但是，此假设不适合许多真实世界图。进行了这项研究，以扩展使用链接预测技术与伪可见性图的电流最大化方法。为此，将一种称为指数随机图模型（ERGM）的图生成方法用于链接预测。使用斯坦福大学SNAP数据集的数据对所提出的方法进行了测试。根据实验测试，所提出的方法在现实世界图上有效。

众筹是从许多人的贡献中筹集资金的行为，是经济理论中最受欢迎的研究主题之一。由于众筹平台（CFP）通过提供多个功能来促进筹集资金的过程，因此我们应该考虑它们在市场上的存在和生存。在这项研究中，我们研究了平台功能在客户行为选择模型中的重要作用。特别是，我们提出了一个多项式logit模型，以在众筹设置中描述客户的（支持者'）行为。我们通过讨论这些平台中的收入分享模型来进行。为此，我们得出结论，分类优化问题可能至关重要，以最大程度地提高平台的收入。在某些情况下，我们能够得出合理数量的数据，并实施两种众所周知的机器学习方法，例如多元回归和分类问题，以预测平台可以为每个到达客户提供的最佳分类。我们比较了这两种方法的结果，并研究了它们在所有情况下的性能。

社交媒体的回声室是一个重要的问题，可以引起许多负面后果，最近影响对Covid-19的响应。回声室促进病毒的阴谋理论，发现与疫苗犹豫不决，较少遵守面具授权，以及社会疏散的实践。此外，回声室的问题与政治极化等其他相关问题相连，以及误导的传播。回声室被定义为用户网络，用户只与支持其预先存在的信仰和意见的意见相互作用，并且他们排除和诋毁其他观点。本调查旨在从社会计算的角度检查社交媒体上的回声室现象，并为可能的解决方案提供蓝图。我们调查了相关文献，了解回声室的属性以及它们如何影响个人和社会。此外，我们展示了算法和心理的机制，这导致了回声室的形成。这些机制可以以两种形式表现出：（1）社交媒体推荐系统的偏见和（2）内部偏见，如确认偏见和精梳性。虽然减轻内部偏见是非常挑战的，但努力消除推荐系统的偏见。这些推荐系统利用我们自己的偏见来个性化内容建议，以使我们参与其中才能观看更多广告。因此，我们进一步研究了回声室检测和预防的不同计算方法，主要基于推荐系统。

Influence Maximization (IM) is a classical combinatorial optimization problem, which can be widely used in mobile networks, social computing, and recommendation systems. It aims at selecting a small number of users such that maximizing the influence spread across the online social network. Because of its potential commercial and academic value, there are a lot of researchers focusing on studying the IM problem from different perspectives. The main challenge comes from the NP-hardness of the IM problem and \#P-hardness of estimating the influence spread, thus traditional algorithms for overcoming them can be categorized into two classes: heuristic algorithms and approximation algorithms. However, there is no theoretical guarantee for heuristic algorithms, and the theoretical design is close to the limit. Therefore, it is almost impossible to further optimize and improve their performance. With the rapid development of artificial intelligence, the technology based on Machine Learning (ML) has achieved remarkable achievements in many fields. In view of this, in recent years, a number of new methods have emerged to solve combinatorial optimization problems by using ML-based techniques. These methods have the advantages of fast solving speed and strong generalization ability to unknown graphs, which provide a brand-new direction for solving combinatorial optimization problems. Therefore, we abandon the traditional algorithms based on iterative search and review the recent development of ML-based methods, especially Deep Reinforcement Learning, to solve the IM problem and other variants in social networks. We focus on summarizing the relevant background knowledge, basic principles, common methods, and applied research. Finally, the challenges that need to be solved urgently in future IM research are pointed out.

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

我们考虑了最大化的影响（IM）问题：'如果我们能说服社交网络中的一部分个人采用新产品或创新，目的是触发大量的进一步收养级联我们应该定位吗？正式地，这是在社交网络中选择$ K $种子节点的任务，以使网络中预期的影响节点（在某些影响下传播模型）最大化。在文献中已经广泛研究了这个问题，并提出了几种解决方案方法。但是，大多数基于模拟的方法涉及耗时的蒙特卡洛模拟，以计算种子节点在整个网络中的影响。这限制了这些方法在大型社交网络上的适用性。在本文中，我们有兴趣以时间效率的方式解决影响最大化的问题。我们提出了一种社区意识的分歧和纠纷策略，涉及（i）学习社交网络的固有社区结构，（ii）通过解决每个社区的影响最大化问题，以及（iii）选择最终的影响力来生成候选解决方案。使用新颖的渐进预算计划来自候选解决方案的个人。我们提供有关现实世界社交网络的实验，表明所提出的算法在经验运行时和启发式算法方面优于基于仿真的算法。我们还研究了社区结构对算法性能的影响。我们的实验表明，具有较高模块化的社区结构导致所提出的算法在运行时和影响方面表现更好。

我们考虑单个强化学习与基于事件驱动的代理商金融市场模型相互作用时学习最佳执行代理的学习动力。交易在事件时间内通过匹配引擎进行异步进行。最佳执行代理在不同级别的初始订单尺寸和不同尺寸的状态空间上进行考虑。使用校准方法考虑了对基于代理的模型和市场的影响，该方法探讨了经验性风格化事实和价格影响曲线的变化。收敛，音量轨迹和动作痕迹图用于可视化学习动力学。这表明了最佳执行代理如何在模拟的反应性市场框架内学习最佳交易决策，以及如何通过引入战略订单分类来改变模拟市场的反反应。

许多复杂网络的结构包括其拓扑顶部的边缘方向性和权重。可以无缝考虑这些属性组合的网络分析是可取的。在本文中，我们研究了两个重要的这样的网络分析技术，即中心和聚类。采用信息流基于集群的模型，该模型本身就是在计算中心的信息定理措施时构建。我们的主要捐款包括马尔可夫熵中心的广义模型，灵活地调整节点度，边缘权重和方向的重要性，具有闭合形式的渐近分析。它导致一种新颖的两级图形聚类算法。中心分析有助于推理我们对给定图形的方法的适用性，并确定探索当地社区结构的“查询”节点，从而导致群集聚类机制。熵中心计算由我们的聚类算法摊销，使其计算得高效：与使用马尔可夫熵中心为聚类的先前方法相比，我们的实验表明了多个速度的速度。我们的聚类算法自然地继承了适应边缘方向性的灵活性，以及​​边缘权重和节点度之间的不同解释和相互作用。总的来说，本文不仅具有显着的理论和概念贡献，还转化为实际相关性的文物，产生新的，有效和可扩展的中心计算和图形聚类算法，其有效通过广泛的基准测试进行了验证。

Recommender systems can strongly influence which information we see online, e.g., on social media, and thus impact our beliefs, decisions, and actions. At the same time, these systems can create substantial business value for different stakeholders. Given the growing potential impact of such AI-based systems on individuals, organizations, and society, questions of fairness have gained increased attention in recent years. However, research on fairness in recommender systems is still a developing area. In this survey, we first review the fundamental concepts and notions of fairness that were put forward in the area in the recent past. Afterward, through a review of more than 150 scholarly publications, we present an overview of how research in this field is currently operationalized, e.g., in terms of general research methodology, fairness measures, and algorithmic approaches. Overall, our analysis of recent works points to specific research gaps. In particular, we find that in many research works in computer science, very abstract problem operationalizations are prevalent, and questions of the underlying normative claims and what represents a fair recommendation in the context of a given application are often not discussed in depth. These observations call for more interdisciplinary research to address fairness in recommendation in a more comprehensive and impactful manner.

在影响最大化（IM）的现实世界应用中，网络结构通常是未知的。因此，我们可以通过仅探索基础网络的一部分来确定最有影响力的种子节点，但对于节点查询的预算很小。由于收集节点元数据比通过查询节点调查节点之间的关系更具成本效益，我们提出了IM-Meta，这是一种端到端的解决方案，这是通过从查询和节点中检索信息的网络中IM的端到端解决方案元数据。但是，由于元数据的嘈杂性质和连通性推断的不确定性，使用这种元数据来帮助IM过程并非没有风险。为了应对这些挑战，我们制定了一个新的IM问题，旨在找到种子节点和查询节点。在IM-META中，我们开发了一种有效的方法，该方法可以迭代执行三个步骤：1）我们通过暹罗神经网络模型学习了收集的元数据和边缘之间的关系，2）我们选择了许多推断的自信边缘来构建增强的图形， 3）我们通过使用我们的拓扑感知的排名策略来最大程度地提高推断影响扩展，以确定查询的下一个节点。通过查询仅5％的节点，IM-META达到了上限性能的93％。

在本文中，我们提出了一种方法，用于预测社交媒体对等体之间的信任链接，其中一个是在多识别信任建模的人工智能面积。特别是，我们提出了一种数据驱动的多面信任信任建模，该信任建模包括许多不同的特征以进行全面分析。我们专注于展示类似用户的聚类如何实现关键新功能：支持更个性化的，从而为用户提供更准确的预测。在信任感知项目推荐任务中说明，我们在大yelp数据集的上下文中评估所提出的框架。然后，我们讨论如何提高社交媒体的可信关系的检测可以帮助在最近爆发的社交网络环境中支持在线用户的违法行为和谣言的传播。我们的结论是关于一个特别易受资助的用户基础，老年人的反思，以说明关于用户组的推理价值，期望通过通过数据分析获得的洞察力集成已知偏好的一些未来方向。

关于日益增长的直播媒介的一种普遍信念是，其价值在于其“实时”组成部分。我们通过比较实时事件需求的价格弹性如何在直播中和之后的生活中进行了比较，从而研究了这种信念。我们使用来自大型直播平台的独特且丰富的数据来做到这一点，该数据使消费者可以在流中期后购买录制版本的直播版本。在我们背景下的一个挑战是，存在高维混杂因素，其与治疗政策（即价格）和兴趣结果（即需求）的关系是复杂的，并且仅部分知道。我们通过使用广义正交随机森林框架来解决这一挑战，以进行异质治疗效果估计。我们发现在整个事件生命周期中，需求价格弹性的时间弹性都显着。具体而言，随着时间的流逝，需求变得越来越敏感，直到直播一天，那天就变成了无弹性。在生活后的时期，对录制版本的需求仍然对价格敏感，但远低于在播放前的时期。我们进一步表明，价格弹性的这种时间变化是由此类事件固有的质量不确定性以及在直播过程中与内容创建者进行实时互动的机会所驱动的。

我们研究了在国内捐助服务服务中引起的车辆路由问题的随机变体。我们考虑的问题结合了以下属性。就客户是随机的，但不仅限于预定义的集合，因此请求服务的客户是可变的，因为它们可能出现在给定的服务领域的任何地方。此外，需求量是随机的，并且在拜访客户时会观察到。目的是在满足车辆能力和时间限制的同时最大化预期的服务需求。我们将此问题称为VRP，具有高度可变的客户基础和随机需求（VRP-VCSD）。对于这个问题，我们首先提出了马尔可夫决策过程（MDP）的配方，该制定代表了一位决策者建立所有车辆路线的经典集中决策观点。虽然结果配方却很棘手，但它为我们提供了开发新的MDP公式的地面，我们称其为部分分散。在此公式中，动作空间被车辆分解。但是，由于我们执行相同的车辆特定政策，同时优化集体奖励，因此权力下放是不完整的。我们提出了几种策略，以减少与部分分散的配方相关的国家和行动空间的维度。这些产生了一个更容易解决的问题，我们通过加强学习来解决。特别是，我们开发了一种称为DECQN的Q学习算法，具有最先进的加速技术。我们进行了彻底的计算分析。结果表明，DECN的表现大大优于三个基准策略。此外，我们表明我们的方法可以与针对VRP-VCSD的特定情况开发的专业方法竞争，在该情况下，客户位置和预期需求是事先知道的。

我们回顾了有关模型的文献，这些文献试图解释具有金钱回报的正常形式游戏所描述的社交互动中的人类行为。我们首先涵盖社会和道德偏好。然后，我们专注于日益增长的研究，表明人们对描述行动的语言做出反应，尤其是在激活道德问题时。最后，我们认为行为经济学正处于向基于语言的偏好转变的范式中，这将需要探索新的模型和实验设置。

我们应用因果机学习算法来评估营销干预措施的因果影响，即优惠券活动，对零售商的销售。除了评估不同类型的优惠券的平均影响外，我们还调查了不同客户群的因果关系效应的异质性，例如，在相对较高的客户与先前购买相对较高的客户之间。最后，我们使用最佳政策学习来确定（以数据驱动方式）哪些客户群应针对优惠券活动，以最大程度地提高营销干预措施在销售方面的有效性。我们发现，在检查的五个优惠券类别中，只有两个，即适用于药店产品和其他食品产品类别的优惠券，对零售商销售具有统计学上的显着积极影响。对小组平均治疗效果的评估表明，在商店的先前购买中定义的客户群中，优惠券提供的影响有很大的差异，药品店优惠券在先前购买较高的客户和其他食品优惠券中特别有效先前购买较低的客户。我们的研究提供了一种用例，用于在业务分析中应用因果机学习，以评估特定公司政策（例如营销活动）对决策支持的因果影响。

创新者是有创造力的人，他们可以唤起代表创新组织主要引擎的开创性思想。过去的研究已广泛调查了谁是创新者以及他们在与工作有关的活动中的行为。在本文中，我们建议有必要分析创新者在其他情况下的行为，例如在非正式沟通空间中，在没有正式结构，规则和工作义务的情况下共享知识。利用通信和网络理论，我们分析了大型跨国公司的Intranet论坛上可用的38,000个帖子。由此，我们解释了创新者在社交网络行为和语言特征方面与其他员工的不同。通过文本挖掘，我们发现创新者编写更多，使用更复杂的语言，介绍新的概念/想法，并使用积极但基于事实的语言。了解创新者的行为和沟通如何支持想要促进创新的经理的决策过程。