Децентралізований алгоритм визначення впливових вузлів у соціальних мережах

У цій роботі Кемпе-Кляйнберг-Тардос Автори пропонують жадібні алгоритми, засновані на субмодульних функціях для визначення найвпливовіших вузлів у графі, із додатками до соціальних мереж. $k$

В основному алгоритм йде наступним чином:

$S = {\rm empty~set}$
виберіть вузол з найбільшим індивідуальним впливом, назвіть його ; $v_1$ $S = S\cup v_1$
видаліть і всі ребра, що з'єднують з рештою мережі $v_1$ $v_1$
Повторювати до має вершини $S$ $k$

У мене є два питання щодо впливових вузлів у соціальних мережах.
а) Чи існує алгоритм пошуку рішення або його наближення децентралізованим способом?
b) Чи застосовував хтось інші алгоритми, такі як Page-Rank та подібні, для вирішення тієї ж проблеми?

— Боб
джерело

Як ви визначаєте "впливовий" вузол?

— Тимофій Вс

згідно з документом, кожне посилання визначається з ймовірністю успішної передачі повідомлення з одного вузла в інший. Мета - знайти підмножину вузлів, які доставлять повідомлення найбільшій кількості вузлів, на очікування.

— Боб

k

$k$

D

$D$

D

$D$

k = 1

$k = 1$

D

$D$

Я розумію, що. Моє занепокоєння було, якщо існує, принаймні, субоптимальний алгоритм для наближення оптимального рішення.

— Боб