arXiv发布社交影响力营销预算优化新框架

2026年10月20日，一篇发表于arXiv的计算机科学与人工智能领域（cs.AI）论文提出了一种针对预算受限下广义分数影响力最大化问题的离散贪心算法。该算法带有可证明的近似保证，旨在解决社交影响力营销中的资源分配难题。 该研究模型通过引入用户特定的响应函数和异质性成本结构，实现了对营销干预的灵活表示，增强了模型对不同营销场景的适应性。 实验结果表明，在大规模网络环境中，这种连续分配策略优于标准的启发式方法，有助于实现以利润为导向的资源配置，为营销预算优化提供了新的技术路径。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。