抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
多くのオンラインソーシャルネットワークは強い結合友人間のコミュニケーションを容易にするメッセンジャーapp(例えば,フェイスブックメッセンジャー,ツイッター上での直接メッセージ)を提供した。一方,いくつかのメッセンジャーアプリケーション(WeChat)もユーザは画像,テキスト,Webページのリンクに可能にし,それらの壁,メッセンジャーベースソーシャルネットワーク(Msg SN)と呼ばれるのソーシャル・ネットワーキング・サービス(「WeChatモーメント」(WM),a.k.a.友人円)を提供し始めた。オンラインソーシャルネットワークにおいて,百万フォロワの重要なオピニオンリーダー(KOLs)はウイルスマーケティングを支援するための同定への容易で「PR。しかし,メッセンジャーappの最もユーザは少数友人の(例えば,百人の友人の),計数数だけ彼の/彼女の友人「によるMsg SNにおけるKOLを検出することを困難にする,を持っている。本論文では,情報の普及を最大化する最も影響力のあるKOLノードのセットを見つけるMsg SNにおける影響最大化問題を研究した。情報拡散過程にユーザの局所寄与を見ることにより影響を計算し,これは証明可能な最適に近い性能を有する大規模データセットに縮尺することができる新しい効率的な近似アルゴリズムを開発した。実世界WeChatモーメントデータ(1月十四日目に,2016十万ユーザ)を用いた実験結果は,筆者らのアルゴリズムは,低時間複雑さをもつKOLノードのセットを同定することができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
