영향 시딩 플래너
명시적 확산 가정에서 greedy Monte Carlo와 차수 기준을 비교합니다.
확산 모델
처리는 이 브라우저에서만 이루어지며 입력은 전송·저장·기록되지 않습니다.
예상 도달은 그래프, 매개변수, 모델에 달렸으며 바이럴 예측이 아닙니다.
방법
명시적 확산 가정에서 greedy Monte Carlo와 차수 기준을 비교합니다.
프라이버시
처리는 이 브라우저에서만 이루어지며 입력은 전송·저장·기록되지 않습니다.
한계
예상 도달은 그래프, 매개변수, 모델에 달렸으며 바이럴 예측이 아닙니다.
출처
- Maximizing the Spread of Influence through a Social Network — ACM KDD; 2003; 2026-08-15.