文献

J-GLOBAL ID：202002212719821180   整理番号：20A1867446

ソーシャルネットワークにおける標的影響最大化のための種子および関連タグの同時発見【JST・京大機械翻訳】

Finding Seeds and Relevant Tags Jointly For Targeted Influence Maximization in Social Networks

著者 (3件)： Ke Xiangyu (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore) ,  Khan Arijit (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore) ,  Cong Gao (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGMOD ’18  ページ： 1097-1111  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： -1mmWeは,ソーシャルネットワークにおける標的影響最大化のためのトップ-kシードノードとトップ-r関連タグを同時に発見する新しい問題を研究する。影響最大化に関する研究のバルクは,エッジを横断する拡散確率が固定され,トップ-kシードユーザが全グラフのカスケードを最大化するために同定されると仮定する。しかし,実世界アプリケーションでは,エッジ確率は,典型的にはカスケード,例えば社会的影響ネットワークにおいて,いくつかのユーザのツイートが,その追従者が特定のハッシュタグを含むかどうかに依存する。さらに,キャンペーン者は,しばしば目標顧客の特定のグループを持つ。本研究では,そのような実用的制約をモデル化し,トップ-kシードノードとトップ-r関連タグを同時に発見する新しい問題を検討し,ユーザの目標セット内の影響を最大化する。影響最大化問題の硬度のために,著者らは,スマートインデクシング,反復アルゴリズム,および良好な初期条件を有する発見的解法を開発し,それは,高品質,効率,およびスケーラビリティ-1mmを目標とした。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  最大化問題 ,  発見的方法 ,  応用プログラム ,  初期条件 ,  硬度
準シソーラス用語： *社会的ネットワーク ,  反復アルゴリズム ,  高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 条件付き影響確率 ,  索引作成 ,  逆スケッチ ,  標的影響最大化

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： ソーシャルネットワーク ,  標的 ,  最大化 ,  種子 ,  タグ ,  発見