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J-GLOBAL ID：202002215529122837   整理番号：20A1271613

オンラインソーシャルネットワークにおけるトピックベースの時間敏感な影響最大化【JST・京大機械翻訳】

Topic based time-sensitive influence maximization in online social networks

著者 (5件)： Min Huiyu (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, NanJing, China) ,  Cao Jiuxin (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, NanJing, China) ,  Cao Jiuxin (School of Cyber Science and Engineering, Southeast University, NanJing, China) ,  Yuan Tangfei (School of Cyber Science and Engineering, Southeast University, NanJing, China) ,  Liu Bo (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, NanJing, China)
資料名： World Wide Web: Internet and Web Information Systems  (World Wide Web: Internet and Web Information Systems)
巻： 23  号： 3  ページ： 1831-1859  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2172A  ISSN： 1386-145X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オンラインソーシャルネットワーク(OSN)の指数関数的拡大により,OSNにおける情報拡散に関する広範な研究が近年出現した。重要な研究の1つは,最大化(IM)に影響を及ぼす。IMは,OSNにおける情報伝搬の範囲を最大化するために,kノードを有するシード集合を見つけるための問題である。ほとんどの研究は,一般的gre欲,程度割引,および中心性測度などを採用して,種子ノード集合を発見する。しかし,時間感度は,緊急の疫学的ブルレチンや自然災害警報のようないくつかの特定の状況下での伝搬遅延と継続時間に関して無視されている。一方,以前の研究は,主に静的ネットワークトポロジーに基づいているが,ユーザのオンライン/オフライン状態と相互作用の主題選択は,現実によく適用される従来の方法を困難にしている。上記の解析を考慮して,本論文では,時間敏感な影響最大化の問題に焦点を合わせ,その形式的記述を与えた。ここでは,動的ネットワークをユーザのオンライン状態の観点から構築した。この問題を解決するために,著者らは,ユーザトピック選好と相互作用遅延を考慮したトピックベースの時間敏感動的伝搬モデルを提案した。その上,2つのアルゴリズムを用いて,時間制約,すなわちトピックベースの時間敏感gre欲アルゴリズム(TTG)とトピックベースの時間敏感発見的アルゴリズム(TTH)によるOSNにおける影響を最大化できるシード集合を見出した。Twitterデータセットに関する広範な実験は,評価メトリックスに関する提案アルゴリズムの効率性と影響性能を実証した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  相互作用 ,  測度 ,  警報 ,  指数関数 ,  自然災害 ,  疫学 ,  継続時間 ,  形式記述
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー ,  メトリックス ,  動的ネットワーク ,  *オンライン ,  オフライン ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： OSN ,  影響の最大化 ,  時間感度 ,  トピック選好 ,  動的伝搬モデル

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  トピック ,  最大化