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J-GLOBAL ID：201702217224880877   整理番号：17A1032895

急速連続時間独立カスケードモデルを用いたオンライン影響最大化【Powered by NICT】

Online influence maximization using rapid continuous time independent cascade model

著者 (2件)： Kumari Annu (Department of Computer Science and Engineering, ASET, Amity University, Uttar Pradesh, India) ,  Singh Shailendra Narayan (Department of Computer Science and Engineering, ASET, Amity University, Uttar Pradesh, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Confluence  ページ： 356-361  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： は本当にオンライン影響(OI)最大化の意味を知るあなたは,我々はソーシャルネットワーキングサイトの影響を計算オンライン最大化の影響を測定するためにどのようにする必要がある理由を知るそれは実際に役にたつかもしあなたが疑問の回答のための熟慮中,この論文では,オンライン最大化の影響と同定と接続するためにあなたを支援するした。影響最大化は,種子ノードのサブセットは,それらのつながりと関係の他のノードに影響を最大化する社会的ネットワーク内部で発見されている問題である。影響最大化はネットワークを介して伝搬する影響かを見出すために開発した。影響最大化の概念はネットワーク内のそのinfluentialityの最大を伝搬する種子ノードの最小セットの選択にある。本論文では,まず種子ノードの適切な選択で使用された従来モデルで構成されている。線形しきい値モデル(LT),古典的カスケードに依存しないSモデル(IC),拡張古典的独立モデル(EIC)。,古典的独立モデル(IC)で使用できる新しいモデル迅速連続時間(RCT)独立カスケードモデルを提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク ,  *連続時間系 ,  線形性 ,  *高速度 ,  部分集合
準シソーラス用語： 閾値モデル ,  社会的ネットワーク ,  ソーシャルネットワークサイト ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 連続時間 ,  カスケードモデル ,  オンライン ,  最大化