| 多轮社交广告序列影响最大化 |
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| 作者姓名： | 付冰洋 张龙姣 史麒豪 王泽宇 王灿 宋明黎 |
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| 作者单位： | 浙江大学 计算机科学与技术学院, 浙江 杭州 310027;浙江大学 计算机科学与技术学院, 浙江 杭州 310027 ;浙大城市学院 计算机与计算科学学院, 浙江 杭州 310015 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（62372399）;浙江大学上海高等研究院繁星科学基金资助项目（SN-ZJU-SIAS-001） |
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| 摘 要： | 
现有的序列广告推荐研究主要关注用户对广告的偏好,未充分考虑广告间的正向关系。从广告间的关联出发,将广告网络和用户网络同时纳入考量,构建了基于触发模型的多轮广告序列推荐影响力最大化模型。
提出了基于广告边的多轮反向影响力采样贪心策略,以提升广告平台收益,并证明了这一方法具有严格的理论下界保证。实验表明,与现有最优方法相比,该方法的广告传播影响力收益平均提升了35%,显著增强了广告推荐效果,为广告序列推荐提供了新的解决方案。
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| 关 键 词： | 社交网络 触发模型 影响力最大化 广告推荐 |
| 收稿时间： | 2024-10-30 |
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