D2V-DDQN: Influence Maximization of Positive Opinions Based on Deep Reinforcement Learning

强化学习 最大化 计算机科学 钢筋 人工智能 数学优化 数学 心理学 社会心理学
作者
Yuqi Chen,Xianyong LC,Weikai Zhou,Yajun Du,Xiaoliang Chen,Yongquan Fan
标识
DOI:10.1109/bigcom61073.2023.00028
摘要

The problem of maximizing influence aims to select a portion of seed users in social networks, making the diffusion wider of users’ opinions. For a topic, the diffusion width is the number of activated users, and the diffusion depth is the average opinion value of all activated users after a certain period of information diffusion on the social network. This paper proposes an opinion-based independent cascade (OPIC) model to quantify the diffusion width and depth of the topic. Then, we propose a deep reinforcement learning algorithm named D2V-DDQN. This algorithm aims to find a seed node set to maximize the positive influence of the target topic so that there are more positive opinions with a large number of activated nodes under the OPIC diffusion model. The experimental results verify the superiority of the method relative to existing methods.
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