How to Network in Online Social Networks - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Reports (Research Report) Year : 2013

How to Network in Online Social Networks


In this paper, we consider how to maximize users' influence in Online Social Networks (OSNs). More specifically, we study how social relationships impact influence in both directed OSNs (such as Twitter or Google+) and indirected ones (such as Facebook). Our problem introduces some new twists in comparison to the classic influence maximization problem originally defined in [1], where K influential individuals have to be selected. First, even if the user follows or proposes its friendship to the most influential individuals, there is no guarantee that they will follow back or accept the friendship request, i.e. they may not reciprocate. Second, following or proposing friendship is a quite cheap operation in OSNs so that the user can easily change dynamically its set of connections. A third difference in comparison to the classic formulation is that we quantify the influence not only by the number of individuals who actively replicate the information but also who can see the information. We show that, despite these three differences, greedy algorithms have the same theoretical guarantees than in the standard influence maximization problem, i.e. they reach a (1 − 1/e) approximation ratio. These greedy algorithms require the knowledge of the whole topology and are computationally expensive because of the inherent cost of evaluating the effect of a cascade. We show by simulations on the complete Twitter graph that much more practical heuristics are almost as effective. For example, exploiting simply the knowledge of degree and reciprocation probability of each node i (respectively di and ri ), the strategy that selects the nodes with the largest product ri di performs at most 2% worse than the above mentioned greedy algorithm. Moreover, the even simpler random selection strategy requires only to know the set of users and achieves similar performance when the information replication probability of the cascade process is as large as 1%.
Dans ce papier, on évalue comment maximiser l'influence des utilisateurs dans les réseaux sociaux. En particulier, on étudie comment les liens sociaux modifient l'influence dans les réseaux sociaux dirigés (comme Twitter) et non dirigés (comme Facebook). Cette étude introduit trois différences par rapport au problème classique de maximisation introduit dans [5], où K utilisateurs influents sont sélectionnés. Premièrement, si un utilisateur suit ou propose une relation d'amitié à l'utilisateur le plus influent, il n'y a aucune garantie que l'utilisateur le plus influent accepte la relation, c'est-à-dire qu'il y ait réciprocité. Deuxièmement, créer une relation de suivi ou d'amitié est peu coûteux dans les réseaux sociaux, par conséquent, les utilisateurs peuvent facilement changer leurs relations. Troisièmement, on quantifie l'influence non seulement par le nombre d'utilisateurs qui peuvent répliquer une information, mais aussi par le nombre d'utilisateurs qui reçoivent cette information. On montre qu'en dépit de ces trois différences, les algorithmes gloutons conduisent aux mêmes résultats théoriques que dans le problème standard de maximisation de l'influence, c'est-à-dire qu'ils atteignent un facteur d'approximation (1 − 1/e). Ces algorithmes gloutons ont besoin de la connaissance de toute la topologie et sont coûteux à cause de l'évaluation de l'effet d'une cascade. On montre avec des simulations sur le graphe social complet de Twitter que des heuristiques simples ont une efficacité proche d'un algorithme glouton. Par exemple, en connaissant simplement le degré di et la probabilité de réciprocité ri de chaque nœud i, la stratégie qui choisit les nœuds avec le plus grand produit ridi est seulement au plus 2% moins efficace qu'un algorithme glouton. De plus, la stratégie qui consiste à simplement choisir les nœuds au hasard obtient des performances similaires quand la probabilité de réplication de l'information pour le processus de cascade est de 1%.
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Dates and versions

hal-00917974 , version 1 (10-01-2014)
hal-00917974 , version 2 (17-01-2014)


  • HAL Id : hal-00917974 , version 2


Giovanni Neglia, Xiuhui Ye, Maksym Gabielkov, Arnaud Legout. How to Network in Online Social Networks. [Research Report] RR-8423, INRIA. 2013. ⟨hal-00917974v2⟩
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