47、优化社交网络中内容扩散时间及追踪Web服务因果依赖

优化社交网络中内容扩散时间及追踪Web服务因果依赖

一、内容扩散优化相关

在社交网络的信息传播领域，我们面临着如何在一定延迟内有效扩散内容的问题。这里涉及到两个关键方面：一是内容生成者要精准定位具有高连接性且对内容类型有良好反馈的邻居节点，这些邻居节点就像接力者，能及时将信息传递到目的地；二是要考虑两个生成相同类型内容的源之间的竞争，每个源都希望最大化自身效用并最小化对方效用。

（一）Minimax Q - learning算法

为了解决上述问题，我们引入了Minimax Q - learning算法，这是一种针对两人零和随机博弈的算法，具体步骤如下：
1. 初始化 ：
- 设定 $D = 1, 2, \cdots, D_m$。
- 设 $a_k, b_j \in A \times A$，其中 $A = {a_1, a_2, \cdots, a_{D_m}}$。
- 状态 $s = (n_{Ci}, q_{ri})$，这里 $n_{Ci} = {0, 1}$，$q_{ri} = {0, 1}$。
- 初始化 $V(s, D) = 1$，$Q_{s,D}(a_k, b_j) = 1$。
2. 动作选择 ：每个源/玩家（竞争者）根据其在动作空间 $A$ 上的分布概率，结合自身状态选择动作 $a_k \in A$（$b_j \in A$）。
3. 学习过程 ：
- 当源在状态 $s$ 选择动作 $a_k$，而竞争者选择动作 $b_j$ 时，源会收到奖励 $R_i(s, a_k, b_j)$。