抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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オンラインソーシャルネットワーク(OSN)は,口コミ効果を利用するウイルスマーケティングキャンペーンで広く利用されている。OSNにおける展開方法カスケードを記述するために提案されている種々の伝搬モデル。既存の伝搬モデルに基づいて,いくつかの研究は,影響最大化問題の目的は,感染の拡大を開始するためにユーザの適切なサブセットを同定することであることを検討した。しかし,既存の手法は伝搬過程で重要な因子を無視している,すなわち,多重contagionsの相関は,ソーシャルネットワークで同時にカスケードとこれらがどのように感染の採用に関するユーザの意思決定に影響を与える。最近の研究は,contagionsの対間の競合または相補性のいずれかを調べるが,種類及び相関を変化させた複数のカスケードの伝搬を記述する均一モデルは不足している。本研究は,このギャップを埋めるために最初の試みを構成する。は競争的あるいは相補的に多くcontagionsの相関を考慮した,相関感化動的線形しきい値(CCDLT),新しい伝搬モデルを定式化した。著者らの提案したモデルは,カスケード間の競争/相補性の異なる程度を可能にした。さらにユーザが伝搬過程,それらの近傍の影響に基づく中促進伝染に関する状態を動的にスイッチできることを示した。をその広がりを最大化するために特異的な感染に関与するユーザの適切なサブセットを同定する欲張り種子選択アルゴリズムを設計し,形式的には1 1/の比で最良の解を近似することを証明した。大々的な実験評価結果により,既存方式よりもこの手法の優位性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
