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J-GLOBAL ID：201702214405907374   整理番号：17A1322455

流行性進化分析と予測の総説【JST・京大機械翻訳】

Survey on Popularity Evolution Analysis and Prediction

著者 (4件)： Hu Ying (北京科技大学計算机与通信工程学院 北京 100083) ,  Hu Zhangjun (北京科技大学計算机与通信工程学院 北京 100083) ,  Fu Shushen (北京科技大学計算机与通信工程学院 北京 100083) ,  Huang Jianyi (北京科技大学計算机与通信工程学院 北京 100083)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 39  号： 4  ページ： 805-816  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ソーシャルネットワークは毎日爆発的な成長速度で大量の情報を産生しているが、人々は大量の情報に対する注目度が限られている。人々がどのような情報に注目し、情報に対する注目度がどのように時間によって変化するかについて、情報の流行度の進化問題として注目されている。流行度の進化は人々の注目点と情報の流動と伝播を反映した。モデリングと予測ネットワーク情報の流行性進化は情報伝播と人間行動の研究、補助世論の監視に役立ち、極めて大きな応用と商業価値をもたらす。ここ数年、研究者はこの方面において、豊かな研究成果を得たが、これらの成果に対して、整理、総括の総括を行うことはまだ不足している。本論文では、ネットワーク情報の流行度進化の主要な仕事を系統的に振り返り、分析と予測方法、モデル、発展の脈絡について整理した。まず、定性と定量の面から流行度進化の特徴を詳しく述べた。流行度の進化に影響する多くの要素を紹介し、それらに対して分類、総括を行った。次に,既存のモデリングと予測法を3つのクラスに分類した。これらの3つの方法を,初期の流行性,影響因子,およびカスケード伝搬に基づいて,原理,典型的な成果,特性比較,および適用範囲の観点からレビューした。最後に、現在のモデルと方法の特徴及び現実的な要求に基づき、将来の流行度進化の研究方向を指摘した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 成長速度 ,  ネットワーク ,  予測技法 ,  *文献展望 ,  モデル ,  モデリング ,  人間行動 ,  定性分析 ,  *予測 ,  世論
準シソーラス用語： 適用範囲 ,  影響因子 ,  情報伝播 ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Social network ,  Popularity evolution ,  Prediction ,  Informationdiffusion ,  Online information

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 流行 ,  進化 ,  分析 ,  予測 ,  総説