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J-GLOBAL ID：201802278140270421   整理番号：18A1221263

主題結合に対する影響力最大化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Coupled Topic-oriented Influence Maximization Algorithm

著者 (3件)： Lv Wenyuan (云南大学信息学院 昆明650000) ,  Zhou Lihua (云南大学信息学院 昆明650000) ,  Liao Renjian (云南大学信息学院 昆明650000)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 12  ページ： 28-32  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： ネットワークは人と人の間の主要なソーシャルツールとなり,ネットワークにおいて最も影響力のあるユーザをマイニングするのは,非常に注目に値する問題になっているとなってきた.............................伝統的影響力最大化アルゴリズムに基づいて,主題結合影響力最大化アルゴリズムを提示して,ネットワークの異なる主題の結合類似性を解析した。主題結合を考慮しない影響力最大化アルゴリズムと比べ、提案アルゴリズムは伝播主題間のカップリング類似性を考慮し、ユーザー選好とより有効に結合できる。最後に,実験結果は,古典的影響力最大化アルゴリズムと比べて,アルゴリズムが特定の主題の下で最も影響力のある種子ノードを効果的にマイニングできることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  *アルゴリズム ,  ネットワーク

著者キーワード (4件)： Social network ,  Influence maximization ,  Similarity of coupling ,  Topic

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  通信網  (ND07030A) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 主題 ,  最大化 ,  アルゴリズム