Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 390)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Porovnání efektivity algoritmů řešících problém maximalizace vlivu
Název práce v češtině: Porovnání efektivity algoritmů řešících problém maximalizace vlivu
Název v anglickém jazyce: Comparison of effectiveness of algorithms solving the influence maximization problem
Klíčová slova: maximalizace vlivu|nezávislý kaskádový model|DSFLA|IMM|MLIM|CoFIM|DegreeDiscount|sociální sítě
Klíčová slova anglicky: influence maximization|independent cascade model|DSFLA|IMM|MLIM|CoFIM|DegreeDiscount|social networks
Akademický rok vypsání: 2025/2026
Typ práce: bakalářská práce
Jazyk práce: čeština
Ústav: Informatický ústav Univerzity Karlovy (32-IUUK)
Vedoucí / školitel: doc. Ing. et Ing. David Hartman, Ph.D. et Ph.D.
Řešitel: Anna Kmentová - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 18.06.2025
Datum zadání: 07.07.2025
Datum potvrzení stud. oddělením: 07.07.2025
Datum a čas obhajoby: 05.09.2025 09:00
Datum odevzdání elektronické podoby:17.07.2025
Datum odevzdání tištěné podoby:17.07.2025
Oponenti: doc. Mgr. Martin Koutecký, Ph.D.
 
 
 
Zásady pro vypracování
Influence maximization is a problem of choosing a set of nodes that will have the biggest influence on the network in the sense of information spreading. There have been many algorithms suggested for the past 20 years using many different mechanisms. The purpose of this bachelor thesis is to choose appropriate algorithms and test their effectiveness. There is a challenge because both the main models used in this field and the algorithms are based on probability. So, another part of the bachelor thesis is to come up with an appropriate testing technique and example models to test on.
Seznam odborné literatury
Chen, W., Wang, Y., & Yang, S. (2009, June). Efficient influence maximization in social networks. In Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (pp. 199-208).
Kempe, D., Kleinberg, J., & Tardos, É. (2015). Maximizing the spread of influence through a social network. Theory of Computing, 11(3), 105–147. https://doi.org/10.4086/toc.2015.v011a003
Azaouzi, M., Mnasri, W., & Ben Romdhane, L. (2021). New trends in influence maximization models. Computer Science Review, 40, 100393. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2021.100393
Singh, S. S., Muhuri, S., Mishra, S., Srivastava, D., Shakya, H. K., & Kumar, N. (2024). Social network analysis: A survey on process, tools, and application. ACM Computing Surveys, 56(8), 1-39
Jaouadi, M., & Romdhane, L. B. (2024). A survey on influence maximization models. Expert Systems with Applications, 248, 123429.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK