特定の問題を解決する必要があります。私はソーシャルネットワークの表現を与えられています。各ノードは人物であり、各エッジは 2 人の人物間の接続です。グラフは無向です (ご想像のとおり)。各人は、製品を購入するための個人的な「親和性」を持っています (簡単にするために、この問題全体に関与する製品が 1 つだけであるとしましょう)。
時間の各「ステップ」で、各人が独立して、製品を購入するかどうかを選択します。ここには確率が関係しています。いくつかのパラメーターが考慮されます。
- 製品に対する彼の個人的な親和性、
- すでに製品を購入した友人の割合
製品を購入した人の利益は 1 ドルです。
問題は、ステップ 0 で製品を受け取る X 人 (たとえば 5 人) を指摘し、Y ステップ (たとえば 10 ステップ) 後に利益の合計期待値を最大化することです。
ネットワークは非常に大規模です。単純な方法ですべてのオプションをシミュレートすることはできません。
どのツール / ライブラリ / アルゴリズムを使用すればよいですか?
ありがとうございました。
PS Google とウィキペディアでこの問題を調査すると、いくつかの用語がポップアップし続けました。
- 動的ネットワーク分析
- 流行モデル
しかし、それは私が答えを見つけるのを助けませんでした