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J-GLOBAL ID:201802212974733002   整理番号:18A0722652

BBSポストの影響を評価するための社会性に基づく影響拡散確率モデル【JST・京大機械翻訳】

Sociability-based Influence Diffusion Probability Model to evaluate influence of BBS post
著者 (5件):
資料名:
巻: 293  ページ: 18-28  発行年: 2018年 
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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BBSは高速拡散速度を持つユーザ生成ポストを生成する。有意なイベントはしばしばポストによって明らかにされる。それは,それから広範囲に広がる可能性があり,それによって,いくつかの特定の社会的サークルおよび時々全体の社会において大きな影響を生み出したがって,ポスト影響の評価は重要になる。それは,Webサービスプロバイダが,急速にそれらの影響力のあるポスト,ユーザまたはコミュニティに位置することを助けることができて,正しい広告を置き,イベントの影響を拡大して,ホットなトピックの議論を爆発させることができた。最近,BBSは,社会性のようないくつかの新しい特徴を持つように成長した。既存の研究では,影響の解析のために,フルエンス拡散モデル(IDM)とその拡張版を用いている。しかし,それらは,あらゆるコメントあるいは回答の同一処理,およびユーザ間の関係の完全な無視のような欠点を被り,それにより,ポスト影響の不正確な評価をもたらす。この限界を克服するために,仮想コミュニティにおけるユーザ参加のための以前のユーザモデルに触発されて,ユーザの参加に対する行動モデルを提案し,ユーザの関係とリサプライチェーンを利用して社会性に基づくインフルエンス拡散確率モデル(S-IDPM)を提供し,異なるユーザの応答を測定し,ポスト影響を評価した。一般的なBBSから収集した実データによる実験を行った。著者らの結果は,S-IDPMがIDMより優れており,その拡張版は,フルエンス拡散確率モデル(IDPM)と呼ばれることを示した。S-IDPMはIDMとIDPMよりも良好なポスト影響拡散評価を達成するのに役立つ。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  応用心理学  ,  システム・制御理論一般  ,  ニューロコンピュータ 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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