文献

J-GLOBAL ID：201702235582696559   整理番号：17A1032775

標的特異的影響最大化標識ソーシャルネットワークにおける採用を最大化するためのアプローチ【Powered by NICT】

Target specific influence maximization: An approach to maximize adoption in labeled social networks

著者 (3件)： Tejaswi V (National Institute of Technology, Karnataka, India-575025) ,  Bindu P V (National Institute of Technology, Karnataka, India-575025) ,  Thilagam P Santhi (National Institute of Technology, Karnataka, India-575025)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： COMSNETS  ページ： 542-547  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： 影響最大化は,最終的には社会的ネットワークにおけるユーザの最大数に影響を拡大するような,結実と呼ばれる小ノード集合の初期に影響されることの発見を検討した。本論文では,属性値により同定されたターゲットユーザの特定のセット間の拡散影響を最大化する種子を同定する標識影響最大化と呼ばれる基本問題の特殊化を検討した。社会的設定では,アイデア/生成物の認識と採用の間に存在する大きな差。この概念は,ユーザが製品製品のみ特定需要家「採用」が約「意識」となることができる標識影響最大化の場合によく一致した。本研究では,意識と採用の間に差を組み込むことにより標識した影響最大化の問題を考察した。すべてのユーザの性質,特性,と関心に含まれる固有の差異のために,製品を採用するユーザの数はネットワークにおけるユーザの型と製品販売の適合性に依存して変化する。既存拡散モデルの大部分は,これを考慮していない。本論文では,ネットワークに広がる両方意識と採用を説明する標的採用モデル,種子集合を見つけることに基づくヒューリスティック割引アプローチを提案した。提案されたアプローチは,異なるデータセットで評価し,既存の発見的方法と割引アプローチより性能が優れていることが分かった。アプローチは与えられた社会的ネットワークにおける最大採用を引き起こす。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 ,  発見的方法 ,  適応性
準シソーラス用語： ヒューリスティック ,  拡散モデル ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 標的 ,  最大化 ,  標識 ,  ソーシャルネットワーク ,  採用