Einflussmaximierung in Multiplex-Netzwerken: Ein lernbasierter Ansatz mit theoretischen Garantien

MIM-Reasoner ist ein neuartiges Framework, das tiefes Reinforcement Learning und probabilistische grafische Modelle nutzt, um die Ausbreitung von Einfluss in Multiplex-Netzwerken zu maximieren, während es theoretische Garantien für die Lösung bietet.