Социальные сети и прибыль: новый подход на основе глубокого обучения

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную модель, использующую возможности нейронных сетей для максимизации прибыли в социальных сетях за счет эффективного выбора ключевых пользователей.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Модель DeepPM, основанная на глубоком обучении, позволяет максимизировать прибыль в социальных сетях, используя алгоритмы для оптимизации стратегий монетизации и взаимодействия с пользователями.

В данной статье представлена модель DeepPM, использующая графовые нейронные сети для оптимизации влияния и увеличения прибыли в социальных сетях, превосходящая существующие методы в реальных экспериментах.

Проблема максимизации прибыли в социальных сетях, заключающаяся в выборе ограниченного числа влиятельных пользователей для запуска вирусного распространения информации, традиционно опирается на модели диффузии, часто не отражающие реальную сложность сетевых взаимодействий. В данной работе, представленной под названием ‘DeepPM: A Deep Learning-based Profit Maximization Approach in Social Networks’, предлагается основанный на глубоком обучении фреймворк, использующий графовые нейронные сети для обучения латентному представлению seed-наборов и максимизации прибыли. Эксперименты с реальными данными показали, что разработанный подход демонстрирует превосходство над существующими методами в задачах оптимизации влияния. Сможет ли данный подход стать основой для разработки более эффективных стратегий вирусного маркетинга и распространения информации в социальных сетях?

Влияние и Сети: Задача Максимизации Эффекта

Определение влиятельных пользователей в социальных сетях играет ключевую роль в обеспечении максимального распространения информации и достижении желаемых результатов. В основе этой концепции лежит понимание того, что не все участники сети одинаково способствуют передаче новостей, идей или продуктов. Выявление узлов, обладающих наибольшим охватом и способностью запускать «лавинообразный» эффект распространения, позволяет оптимизировать маркетинговые кампании, оперативно доносить важные сообщения до целевой аудитории и эффективно влиять на общественное мнение. Исследования показывают, что небольшая группа правильно отобранных влиятельных лиц способна обеспечить экспоненциальный рост охвата, значительно превосходящий результаты случайного выбора пользователей. Поэтому, разработка и применение алгоритмов для точной идентификации этих ключевых фигур является важнейшей задачей в современном информационном пространстве.

Традиционные методы решения задачи максимизации прибыли, применяемые к распространению информации в социальных сетях, сталкиваются со значительными трудностями при масштабировании на реальные сети. Эти подходы, зачастую основанные на переборе вариантов или упрощенных моделях, становятся вычислительно непосильными при увеличении числа пользователей и связей. Сложность обусловлена экспоненциальным ростом возможных подмножеств пользователей, которые могут быть выбраны в качестве «источников» распространения информации. Более того, реальные социальные сети характеризуются гетерогенностью пользователей, неравномерным распределением связей и сложными паттернами влияния, которые трудно учесть в упрощенных алгоритмах. В результате, применение классических методов приводит к неэффективному использованию ресурсов и снижению эффективности кампаний по распространению информации, что требует разработки новых, более масштабируемых и точных подходов.

Существующие алгоритмы выбора влиятельных пользователей, такие как случайный отбор и простой жадный алгоритм, зачастую демонстрируют неоптимальные результаты из-за неспособности учитывать сложные взаимосвязи в социальных сетях. Эти методы склонны игнорировать эффект каскада информации, когда влияние одного пользователя усиливается благодаря взаимодействию с другими, и не учитывают гетерогенность сети — разницу в степени связности и значимости различных узлов. В результате, выбранные “влиятельные” пользователи могут оказаться неэффективными в распространении информации, поскольку не способны активировать ключевые группы пользователей или не учитывают структуру распространения в сети. Более того, такие алгоритмы не способны адаптироваться к динамически меняющейся структуре сети и паттернам поведения пользователей, что снижает их эффективность в долгосрочной перспективе.

Внедрение стратегий по максимизации влияния в социальных сетях часто требует стимулирования первоначальных пользователей — так называемых «seed users» — для запуска информационного каскада. Однако, стоимость привлечения и мотивации этих пользователей представляет собой значительную проблему. Эффективный отбор seed set становится критически важным, поскольку даже незначительное увеличение стоимости стимулирования может существенно снизить общую рентабельность кампании. Исследования показывают, что наивные подходы к отбору, игнорирующие стоимость влияния, приводят к неоптимальным результатам. Поэтому, современные алгоритмы стремятся найти баланс между охватом аудитории и стоимостью привлечения seed users, используя сложные модели для оценки потенциальной выгоды от каждого кандидата и минимизации общих затрат на стимулирование.

Графики демонстрируют зависимость бюджета от размера набора начальных значений для тривалентных (a-c) и равномерных (d-f) вероятностных настроек.

DeepPM: Обучение Влиянию

DeepPM представляет собой новый подход к решению задачи максимизации прибыли, который рассматривает её как задачу обучения. Вместо традиционных алгоритмов, основанных на жадных или эвристических подходах, DeepPM формулирует задачу как проблему прогнозирования влияния различных наборов начальных узлов на распространение информации в сети. Это позволяет использовать методы машинного обучения для оптимизации выбора seed sets, направленного на максимизацию прибыли, получаемой от активации узлов в сети. Такой подход позволяет модели адаптироваться к сложным характеристикам сети и динамике распространения информации, что потенциально приводит к более эффективным решениям по сравнению с традиционными методами.

В основе DeepPM лежит архитектура «Учитель-Ученик», где модель-Учитель обучается прогнозировать влияние различных начальных множеств на распространение информации в сети. Прогнозирование осуществляется с использованием модели Независимого Каскада — вероятностной модели, описывающей процесс распространения влияния в социальных сетях. Модель-Учитель, получив на вход начальное множество, симулирует процесс каскада по графу сети и оценивает ожидаемый охват или прибыль, полученную от этого начального множества. Полученные данные используются для обучения модели-Ученика, которая стремится воспроизвести поведение Учителя, что позволяет значительно повысить эффективность выбора начальных множеств.

В основе механизма обучения модели-учителя DeepPM лежит использование графовых сверточных сетей (GCN). GCN позволяют формировать устойчивые векторные представления каждого узла в сети, учитывая структуру графа и связи между узлами. В процессе обучения GCN агрегируют информацию от соседних узлов, что позволяет модели учитывать как локальные, так и глобальные характеристики сети. Это позволяет эффективно захватывать сложные взаимосвязи между узлами и формировать представления, которые точно отражают их роль и влияние в процессе распространения информации по сети, что критически важно для решения задачи максимизации прибыли.

В основе DeepPM лежит подход обучения с учителем, где студенческая модель обучается имитировать поведение учительской модели, обученной предсказывать влияние различных начальных множеств с использованием модели Независимой Каскады. Такая архитектура позволяет значительно повысить эффективность выбора начальных множеств, обеспечивая прирост прибыли до 60% по сравнению с существующими методами. Практические эксперименты демонстрируют, что студенческая модель, обученная на основе предсказаний учительской модели, превосходит традиционные алгоритмы выбора начальных множеств по показателю максимизации прибыли.

Экспериментальное Подтверждение Эффективности

Эффективность DeepPM была всесторонне оценена на стандартных наборах данных, включая Wiki-Vote Dataset, Ego-Facebook Dataset и Email-Eu-Core Dataset. Wiki-Vote Dataset представляет собой данные о голосовании в Википедии, позволяющие оценить способность алгоритма влиять на принятие решений в структурированной среде. Ego-Facebook Dataset содержит информацию о социальных связях и взаимодействиях пользователей Facebook, предоставляя данные для анализа распространения информации в социальной сети. Email-Eu-Core Dataset содержит данные о переписке по электронной почте в европейской сети, что позволяет оценить эффективность алгоритма в задачах, связанных с распространением информации через электронную почту. Использование этих наборов данных обеспечивает объективную оценку производительности DeepPM в различных сценариях распространения информации.

Результаты экспериментов демонстрируют, что DeepPM последовательно превосходит базовые алгоритмы, такие как Stochastic Greedy, Double Greedy и Degree Discount. В ходе тестирования на различных наборах данных, включая Wiki-Vote, Ego-Facebook и Email-Eu-Core, DeepPM показал более высокую эффективность в задачах максимизации влияния в социальных сетях. Превосходство DeepPM над базовыми алгоритмами подтверждено как в задачах с равномерным распределением вероятностей, так и в задачах с тривалентными настройками, что свидетельствует о надежности и универсальности предложенного подхода.

При проведении экспериментов на наборах данных Euemail и Facebook, DeepPM демонстрирует увеличение прибыли в диапазоне от 19% до 58% по сравнению с алгоритмами Random и Double Greedy при различных бюджетах. Данный результат указывает на эффективность DeepPM в максимизации прибыли от информационного влияния в социальных сетях, превосходя базовые стратегии выбора влиятельных узлов даже при ограниченных ресурсах. Различия в процентном улучшении прибыли зависят от конкретного набора данных и размера выделенного бюджета на распространение информации.

В ходе экспериментов на наборе данных Facebook при использовании равномерного распределения вероятностей, DeepPM демонстрирует улучшение прибыли в диапазоне от 18% до 40% по сравнению с базовыми алгоритмами. Данный результат указывает на более эффективное выявление и активацию влиятельных узлов в социальной сети для максимизации распространения информации и, соответственно, увеличения прибыли по сравнению со стохастическими и жадными подходами.

В ходе экспериментов с набором данных WikiVote при использовании равномерных вероятностей, разработанный алгоритм DeepPM продемонстрировал увеличение прибыли на 10-42% по сравнению с алгоритмом Stochastic Greedy. Данный результат указывает на превосходство DeepPM в задачах оптимизации влияния в социальных сетях, обусловленное его способностью более эффективно учитывать динамику распространения информации и выбирать наиболее влиятельных пользователей для активации.

Экспериментальная оценка DeepPM показала устойчивость работы алгоритма в различных сетевых конфигурациях, включая Uniform Setting и Trivalency Setting. Uniform Setting предполагает равномерное распределение вероятностей влияния между узлами сети, в то время как Trivalency Setting характеризуется ограничением числа исходящих связей каждого узла до трех. В обеих этих конфигурациях DeepPM демонстрирует стабильно высокие результаты, что подтверждает его способность адаптироваться к различным топологиям и структурам социальных сетей и эффективно решать задачу максимизации влияния при распространении информации.

Результаты эмпирической валидации подтверждают, что основанный на машинном обучении подход DeepPM эффективно моделирует сложные динамики распространения информации в структурах социальных сетей. Наблюдаемое улучшение прибыли в диапазоне 10-58% на наборах данных Wiki-Vote, Ego-Facebook и Email-Eu-Core по сравнению с алгоритмами Stochastic Greedy, Double Greedy и Random свидетельствует о способности DeepPM учитывать факторы, влияющие на каскады влияния. Устойчивость алгоритма в различных сетевых конфигурациях, включая Uniform и Trivalency Settings, указывает на его общую применимость и надежность в моделировании процессов информационного распространения.

Графики показывают зависимость между бюджетом и полученной прибылью для стратегий тривалентной (a-c) и равномерной (d-f) вероятности.

Потенциал и Перспективы Развития

Разработанный фреймворк DeepPM демонстрирует значительный потенциал за пределами первоначальной задачи. Его алгоритмы эффективного выбора начального набора узлов — так называемого “seed set” — применимы в широком спектре областей. Например, в маркетинге это позволяет оптимизировать кампании по вирусном распространению, определяя наиболее влиятельных пользователей для первоначального охвата. В сфере здравоохранения, принципы DeepPM могут использоваться для целенаправленной вакцинации или распространения информации о профилактике заболеваний, максимизируя охват населения при ограниченных ресурсах. Не менее важным является применение в борьбе с дезинформацией и распространением ложных слухов, где точное определение ключевых узлов для опровержения позволяет эффективно сдерживать негативное влияние. Таким образом, универсальность подхода DeepPM делает его ценным инструментом для решения задач, связанных с влиянием и распространением информации в сложных сетях.

Интеграция DeepPM с данными сети в реальном времени открывает возможности для адаптивных стратегий максимизации влияния, реагирующих на изменяющуюся динамику сетевых взаимодействий. Вместо использования статических моделей, которые могут быстро устаревать, данная интеграция позволяет системе непрерывно отслеживать изменения в структуре сети и поведении пользователей. Это обеспечивает динамическую корректировку выбора начального множества, максимизируя распространение информации или влияния в постоянно меняющихся условиях. Благодаря способности учитывать текущие тренды и паттерны распространения, DeepPM становится особенно ценным инструментом для задач, где важна скорость и адаптивность, таких как оперативное реагирование на кризисные ситуации или оптимизация маркетинговых кампаний в социальных сетях. Такой подход значительно превосходит традиционные методы, основанные на предположении о стационарности сетевых процессов.

Перспективы дальнейших исследований модели DeepPM связаны с изучением возможностей применения более сложных архитектур глубокого обучения, таких как трансформеры или графовые нейронные сети, для повышения точности и эффективности алгоритма. Особый интерес представляет включение в модель индивидуальных характеристик пользователей — их интересов, поведенческих паттернов и социальных связей — что позволит персонализировать стратегии максимизации влияния и учитывать гетерогенность сетевой структуры. Такой подход, учитывая уникальные особенности каждого участника сети, потенциально может значительно улучшить результаты по сравнению с существующими методами, основанными на усредненных характеристиках пользователей и общей структуре сети.

В конечном счете, разработанная платформа DeepPM представляет собой мощный инструмент для глубокого анализа и эффективного использования сил социального влияния в сложных сетевых структурах. Она позволяет не только выявлять наиболее влиятельных участников сети, но и прогнозировать распространение информации или поведения, что открывает широкие возможности для решения различных задач. Благодаря своей способности к адаптации и масштабируемости, DeepPM способна находить применение в самых разнообразных областях — от маркетинговых кампаний и борьбы с дезинформацией до управления общественным здоровьем и оптимизации социальных процессов. Данная платформа предоставляет исследователям и практикам уникальную возможность понимать механизмы формирования общественного мнения и эффективно воздействовать на них, что делает её ценным активом в эпоху информационных технологий и социальных сетей.

Исследование демонстрирует, как сложные алгоритмы, вроде предложенной модели DeepPM, пытаются оптимизировать распространение информации в социальных сетях для достижения конкретной выгоды. Это напоминает о неизбежном прагматизме, который всегда вносит коррективы в любые теоретические построения. Как говорил Алан Тьюринг: «Мы можем только сделать то, что можем, и не будем тратить время на сожаления о том, что мы не можем». В данном случае, DeepPM — это попытка сделать хоть что-то полезное, учитывая шум и непредсказуемость реальных социальных сетей. В конечном счете, даже самые элегантные модели сталкиваются с необходимостью адаптироваться к реальным данным и ограничениям, а максимизация влияния, предложенная в статье, лишь один из множества способов использования этих моделей, и, вероятно, не последний.

Что дальше?

Предложенная модель, безусловно, демонстрирует улучшение в решении задачи максимизации прибыли в социальных сетях. Однако, позвольте напомнить: каждый «прорыв» — это лишь отложенный технический долг. Продакшен неизбежно найдёт способ превратить элегантную теорию в череду алертов в три часа ночи. Вопрос не в том, насколько хорошо модель работает сейчас, а в том, как быстро она сломается под давлением реальных данных и непредсказуемого поведения пользователей.

По сути, задача влияния в социальных сетях — это вечная гонка вооружений. Как только алгоритм начинает стабильно приносить прибыль, пользователи адаптируются, и эффективность модели падает. Следующим шагом, вероятно, станет разработка моделей, способных к самообучению и адаптации в режиме реального времени, но это лишь отодвинет проблему, а не решит её. Всё новое — это старое, только с другим именем и теми же багами.

Более того, стоит задуматься о долгосрочных последствиях. Максимизация прибыли любой ценой неизбежно приводит к усилению эффекта пузыря и искажению информации. Может быть, вместо того чтобы оптимизировать влияние, стоит сосредоточиться на создании более устойчивых и честных систем распространения информации? Хотя, конечно, это уже не так выгодно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.01351.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-04 01:45