文献

J-GLOBAL ID：201902240998121346   整理番号：19A1140656

3度の影響ルールに基づくソーシャルネットワークにおける最大化アルゴリズムの影響【JST・京大機械翻訳】

Influence Maximization Algorithm in Social Networks Based on Three Degrees of Influence Rule

著者 (5件)： Wang Hongbin (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Yin Guisheng (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Zhou Lianke (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Chen Xiaolong (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Zhang Dongjia (Aerospace Science and Industry Corp, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11063  ページ： 567-578  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルネットワークにおける影響最大化アルゴリズムは,現在のソーシャルネットワークにおける最も影響力のあるトップkノードをマイニングすることを目的としており,それにより,初期のアクティブノードとしてそれらのノードを置き,特定の拡散モデルにそれらを広げることにより,影響の最も速い拡散速度を得る。今日,大規模ソーシャルネットワークにおける最大化アルゴリズムの影響は,低い時間複雑性と高い精度のために必要であり,それは同時に非常に困難である。その単純な構造とより少ない複雑さにもかかわらず,従来の自由度アルゴリズムは,より満足できる精度を持たない。クラウド中心性アルゴリズムとBetweeness中心性アルゴリズムは,全体的な計量を考慮に入れて,比較的高精度である。しかしながら,それらの時間複雑性もより高い。したがって,大規模ソーシャルネットワークにおける影響最大化アルゴリズムに対する上記の2つの要求を満たすために,この論文では,入力ルールの3つの設計に基づく新しいアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,低精度度アルゴリズムと他の高時間複雑性アルゴリズムの間のトレードオフとして,同時に高精度と低時間複雑性の要求を満たすことができる。Copyright 2018 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 拡散速度 ,  線形性 ,  自由度 ,  *アルゴリズム ,  高精度 ,  複雑性 ,  拡散モデル
準シソーラス用語： *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ソーシャルネットワーク ,  影響の最大化 ,  3度の影響ルール ,  線形復号度中心性

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： ルール ,  ソーシャルネットワーク ,  最大化 ,  アルゴリズム