予算制約付きオンライン影響力最大化
arXiv cs.LG / 2026/4/22
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要点
- 本論文は、一般的な「選定したインフルエンサー集合の人数（カーディナリティ）制約」ではなく、広告キャンペーンの総コストを最適化するオンライン影響力最大化の新しい枠組みを提案しています。
- インフルエンサーごとに費用が異なり、広告主がソーシャル広告の総予算の下で最大の価値を求めたいという現実により適合させることを目的としています。
- 独立カスケード拡散モデルと、エッジ単位のセミバンディットに基づくフィードバックを前提としたアルゴリズムを提示しています。
- 理論的結果と実験結果の両方を示しており、さらにカーディナリティ制約の場合にも最先端の後悔（regret）上界を改善しています。
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