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J-GLOBAL ID：201802238669836667   整理番号：18A1940206

ソーシャルネットワークにおける時間感受性相互影響を組み込んだ再事後予測【JST・京大機械翻訳】

Repost prediction incorporating time-sensitive mutual influence in social networks

著者 (5件)： Quan Yong (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Jia Yan (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhou Bin (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Han Weihong (Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, China) ,  Li Shudong (Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, China)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 28  ページ： 217-227  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  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)

抄録/ポイント： 今日,情報は,人々の間の関係と相互作用を通して,社会ネットワーク上で急速に広がることができる。情報伝搬の基礎となる複雑なメカニズムを明らかにするために,最近の挙動予測の問題が,最近注目されている。本論文では,ユーザの時間的挙動パターンに基づく時間敏感相互影響を測定するための新しい方法を提案し,離散化法によりそれを計算するための効率的アルゴリズムを開発した。より正確にリポスト挙動を予測するために,著者らはユーザ興味と情報内容の他の2つの特徴を導入して,それらの予測力を捕えるためにそれらの有効な測定をそれぞれ設計した。さらに,時間に敏感な相互影響を,特徴ベースの方法に2つの特徴と組み合わせて,再事後予測に関する提案方法の性能を評価した。最後に,広範囲な実験を,実際の大規模マイクロブログデータセットについて行った。実験結果は,著者らの方法がいくつかのベースライン方法と比較してより良い性能を達成することができることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *予測 ,  基準線 ,  *感受性 ,  高速度
準シソーラス用語： マイクロブログ ,  離散化 ,  情報伝播 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 相互影響 ,  ソーシャルネットワーク ,  再事後予測 ,  ユーザモデリング ,  行動分析

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： ソーシャルネットワーク ,  感受性 ,  予測