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J-GLOBAL ID：201802218046414607   整理番号：18A0859342

分散モバイルソーシャルネットワークにおけるポイント支援ウイルスマーケティングの収集【JST・京大機械翻訳】

Gathering Point-Aided Viral Marketing in Decentralized Mobile Social Networks

著者 (4件)： Fan Bo (School of Communication and Information Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Leng Supeng (School of Communication and Information Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Kun (School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, Colchester, U.K.) ,  He Jianhua (School of Engineering and Applied Science, Aston University, Birmingham, U.K.)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 12  号： 2  ページ： 1566-1576  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ウイルスマーケティングは,ソーシャルネットワークを通して広告情報を広げる技術である。最近,オンラインソーシャルネットワークによるウイルスマーケティングは,巨大な商業的成功を達成した。しかしながら,分散型モバイルソーシャルネットワーク(MSN)におけるウイルスマーケティングに関する報告はまだほとんどない。オンラインウイルスマーケティングと比較して,分散MSNにおけるウイルスマーケティングは,信頼できない情報拡散や限られたネットワーク知識のような多くの課題に直面している。これらの問題を解決するために,著者らは,2つの主要な構成要素,すなわち,種子選択と情報拡散を含む収集点支援モバイルウイルスマーケティング(GP-MVM)方式を提案した。種子選択は,情報拡散が始まる一種の種子ノードを選択するのに責任がある。統合接触強度(ICS)と呼ばれる新しい計量に基づいて,2つの分散種選択方式,すなわち,比率播種と閾値播種を提案し,一方,情報拡散のために,著者らは,情報伝搬を促進するためにユーザGPを利用するGP支援拡散アルゴリズムを提案した。連続時間Markov連鎖ベース解析モデルは,GP-MVMが良いスケーラビリティを有することを示した。シミュレーションは,GP-MVMが拡散比率と拡散速度の両方に関して,MSNのために設計された2つの最先端の情報拡散法より優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 連続時間系 ,  アルゴリズム ,  広告 ,  Markov連鎖 ,  解析モデル ,  拡散速度 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 最先端 ,  接触強さ ,  情報伝播 ,  オンラインソーシャルネットワーク ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (7件)： モバイル ,  ソーシャルネットワーク ,  ポイント ,  支援 ,  ウイルス ,  マーケティング ,  収集