文献

J-GLOBAL ID：201702262072512478   整理番号：17A1280143

プロジェクトの社交ネットワークの影響力予測と分析【JST・京大機械翻訳】

Prediction and Analysis of Social Influence for Crowdfunding Projects

著者 (5件)： Yang Yang (北京大学信息科学技術学院,100871,北京) ,  Chun-Ta LU (伊利諾伊大学芝加哥分校計算机系,60607,美国芝加哥) ,  Wang Feifei (北京大学光華管理学院,100871,北京) ,  Xu Jin (北京大学信息科学技術学院,100871,北京) ,  Philip S.YU (伊利諾伊大学芝加哥分校計算机系,60607,美国芝加哥)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 51  号： 4  ページ： 91-96  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  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： 社会的影響力が不足していることによって,プロジェクトの成功率が低いという問題を解決するために,社会的ネットワークの影響力を予測するための方法を,本論文において提案した。この方法は,Webサイトとソーシャルネットワークの実時間観測データに基づいて,累積と増分のようなマルチクラス予測特性を抽出し,社会的普及の進行に従って,ネットワークの影響力を徐々に予測し,最後に,L1ノルム制約付きペナルティの論理回帰を用いて予測した特性の解析を行った。実験結果は以下を示す。全体の普及過程において、プロジェクトの社交ネットワークの影響力は精確に予測され、正確率は最高88.31%に達した。分類器は,累積特性を用いた場合よりも,より良い予測効果を持つことを示した。プロジェクトの統計特性と普及者の社会的影響力などの特徴は、より高い重要性とより安定した顕著性がある。この方法は,プロジェクトの社会的影響力の予測問題を解決することに成功し,より良い社会的ネットワークの一般化戦略を設計するための基礎を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ペナルティ ,  *ネットワーク ,  *予測
準シソーラス用語： 統計的特性 ,  L1ノルム ,  実時間 ,  Webサイト ,  社会的ネットワーク ,  成功率 ,  社会的影響 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： social network ,  crowdfunding project ,  social influence ,  influence prediction

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： プロジェクト ,  予測 ,  分析