Децентрализованный алгоритм определения влиятельных узлов в социальных сетях

В этой статье Kempe-Kleinberg-Tardos авторы предлагают жадные алгоритмы, основанные на субмодульных функциях, для определения наиболее влиятельных узлов в графе с приложениями к социальным сетям. $k$

В основном алгоритм работает следующим образом:

$S = {\rm empty~set}$
выберите узел с наибольшим индивидуальным влиянием, назовите его ; $v_1$ $S = S\cup v_1$
удалить и все ребра, соединяющие с остальной частью сети $v_1$ $v_1$
повторять, пока у не будет вершин $S$ $k$

У меня два вопроса о влиятельных узлах в социальных сетях.
а) Существует ли какой-либо алгоритм для поиска решения или его аппроксимация децентрализованным способом?
б) Кто-нибудь применял другие алгоритмы, такие как Page-Rank и аналогичные, для решения той же проблемы?

— боб
источник

Как вы определяете «влиятельный» узел?

— Тимоти Сан

согласно документу, каждая ссылка определяется с вероятностью успешной передачи сообщения от одного узла к другому. Цель состоит в том, чтобы найти подмножество узлов, которые доставят сообщение наибольшему количеству узлов, в ожидании.

— Боб

k

$k$

D

$D$

D

$D$

k = 1

$k = 1$

D

$D$

Я это понимаю. Меня беспокоило, есть ли хотя бы субоптимальный алгоритм для аппроксимации оптимального решения.

— Боб