Influence Diffusion in Social Networks under Time Window Constraints

We study a combinatorial model of the spread of influence in networks that generalizes existing schemata recently proposed in the literature. In our model, agents change behaviors/opinions on the basis of information collected from their neighbors in a time interval of bounded size whereas agents are assumed to have unbounded memory in previously studied scenarios. In our mathematical framework, one is given a network $G=(V,E)$, an integer value $t(v)$ for each node $v\in V$, and a time window size $\lambda$. The goal is to determine a small set of nodes (target set) that influences the whole graph. The spread of influence proceeds in rounds as follows: initially all nodes in the target set are influenced; subsequently, in each round, any uninfluenced node $v$ becomes influenced if the number of its neighbors that have been influenced in the previous $\lambda$ rounds is greater than or equal to $t(v)$. We prove that the problem of finding a minimum cardinality target set that influences the whole network $G$ is hard to approximate within a polylogarithmic factor. On the positive side, we design exact polynomial time algorithms for paths, rings, trees, and complete graphs.Comment: An extended abstract of a preliminary version of this paper appeared in: Proceedings of 20th International Colloquium on Structural Information and Communication Complexity (Sirocco 2013), Lectures Notes in Computer Science vol. 8179, T. Moscibroda and A.A. Rescigno (Eds.), pp. 141-152, 201

Influence Diffusion in Social Networks under Time Window Constraints

We study a combinatorial model of the spread of influence in networks that generalizes existing schemata recently proposed in the literature. In our model, agents change behaviours/opinions on the basis of information collected from their neighbours in a time interval of bounded size whereas agents are assumed to have unbounded memory in previously studied scenarios. In our mathematical framework, one is given a network G = (V , E), an integer value t(v) for each node v ∈ V , and a time window size λ. The goal is to determine a small set of nodes (target set) that influences the whole graph. The spread of influence proceeds in rounds as follows: initially all nodes in the target set are influenced; subsequently, in each round, any uninfluenced node v becomes influenced if the number of its neighbours that have been influenced in the previous λ rounds is greater than or equal to t(v). We prove that the problem of finding a minimum cardinality target set that influences the whole network G is hard to approximate within a polylogarithmic factor. On the positive side, we design exact polynomial time algorithms for paths, rings, and tree

NÚMERO ENVOLTÓRIO NA CONVEXIDADE P3: RESULTADOS E APLICAÇÕES

Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre os resultados e aplicações do número envoltório na convexidade P3 em grafos. A determinação deste parâmetro é equivalente ao problema de se encontrar o menor número de vértices de um grafo que permitam disseminar uma informação, influência, ou contaminação, para todos os vértices do grafo. Em particular, esta revisão descreve um panorama sobre estudos teóricos e aplicados acerca do número envoltório P3 considerando a modelagem de fenômenos sociais. Os resultados mostram que o parâmetro é pouco explorado em sociologia computacional para a modelagem de fenômenos sociais. Por outro lado, com o surgimento das redes sociais, pesquisas teóricas têm sido impulsionadas nas últimas décadas. Pesquisadores têm direcionado esforços com o objetivo de contribuir para a solução de problemas relacionados à influência social e disseminação de informação. Entretanto, ainda há espaço para estudos envolvendo o número envoltório na convexidade P3

Complexity and algorithms related to two classes of graph problems

This thesis addresses the problems associated with conversions on graphs and editing by removing a matching. We study the f-reversible processes, which are those associated with a threshold value for each vertex, and whose dynamics depends on the number of neighbors with different state for each vertex. We set a tight upper bound for the period and transient lengths, characterize all trees that reach the maximum transient length for 2-reversible processes, and we show that determining the size of a minimum conversion set is NP-hard. We show that the AND-OR model defines a convexity on graphs. We show results of NP-completeness and efficient algorithms for certain convexity parameters for this new one, as well as approximate algorithms. We introduce the concept of generalized threshold processes, where the results are NP-completeness and efficient algorithms for both non relaxed and relaxed versions. We study the problem of deciding whether a given graph admits a removal of a matching in order to destroy all cycles. We show that this problem is NP-hard even for subcubic graphs, but admits efficient solution for several graph classes. We study the problem of deciding whether a given graph admits a removal of a matching in order to destroy all odd cycles. We show that this problem is NP-hard even for planar graphs with bounded degree, but admits efficient solution for some graph classes. We also show parameterized results.Esta tese aborda problemas associados a conversões em grafos e de edição pela remoção de um emparelhamento. Estudamos processos f-reversíveis, que são aqueles associados a um valor de limiar para cada vértice e cuja dinâmica depende da quantidade de vizinhos com estado contrário para cada vértice. Estabelecemos um limite superior justo para o tamanho do período e transiente, caracterizamos todas as árvores que alcançam o transiente máximo em processos 2-reversíveis e mostramos que determinar o tamanho de um conjunto conversor mínimo é NP-difícil. Mostramos que o modelo AND-OR define uma convexidade sobre grafos. Mostramos resultados de NP-completude e algoritmos eficientes para certos parâmetros de convexidade para esta nova, assim como algoritmos aproximativos. Introduzimos o conceito de processos de limiar generalizados, onde mostramos resultados de NP-completude e algoritmos eficientes para ambas as versões não relaxada e relaxada. Estudamos o problema de decidir se um dado grafo admite uma remoção de um emparelhamento de modo a remover todos os ciclos. Mostramos que este problema é NP-difícil mesmo para grafos subcúbicos, mas admite solução eficiente para várias classes de grafos. Estudamos o problema de decidir se um dado grafo admite uma remoção de um emparelhamento de modo a remover todos os ciclos ímpares. Mostramos que este problema é NP-difícil mesmo para grafos planares com grau limitado, mas admite solução eficiente para algumas classes de grafos. Mostramos também resultados parametrizados