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J-GLOBAL ID：202002255178810555   整理番号：20A2690937

競合独立カスケードモデルの下での符号付きネットワークにおける正の影響最大化と負影響最小化【JST・京大機械翻訳】

Positive Influence Maximization and Negative Influence Minimization in Signed Networks under Competitive Independent Cascade Model

著者 (3件)： Sung Cheng-En (National Cheng Kung University,Institute of Computer and Communication Engineer,Department of Electrical Engineering,Tainan,Taiwan) ,  Ma Hao-Shang (National Cheng Kung University,Institute of Computer and Communication Engineer,Department of Electrical Engineering,Tainan,Taiwan) ,  Huang Jen-Wei (National Cheng Kung University,Institute of Computer and Communication Engineer,Department of Electrical Engineering,Tainan,Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： DSAA  ページ： 236-244  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 影響最大化は,影響の広がりを最大化する目的で,与えられたソーシャルネットワーク内のノードの特定数を同定するプロセスに言及する。ほとんどの以前の研究は,非署名ネットワークに集中しており,極性関係の存在はほとんど無視されてきた。本研究では,Sign意識影響最大化(SIM)問題を定義し,これは,正の影響を同時に最大化し,負の影響を最小化するシード集合の同定を含む。著者らは,SCICモデルに関する様々な支配機構の下で,競合影響を考慮して,2値意見と署名関係を組み込むことによって,古典的独立カスケード(IC)モデルを拡張した。次に,SCICモデル下のSIMの影響は非単調で非モジュール的であり,単純な greedy欲丘登りがSIM問題を解くための探索において1対1/eの近似比を達成することができないことを暗示した。次に,局所領域内の影響の伝播をシミュレートするために,Sign意識型競合最大影響アーバレッセンス(S-CMIA)と呼ばれるシミュレーションベースアルゴリズムを開発した。実験結果は,報酬に関してSIM問題を解決する既存の方法に関して提案したアルゴリズムの優位性を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. 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 ,  極性 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  近似法
準シソーラス用語： *カスケードモデル ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 競合 ,  カスケードモデル ,  符号 ,  最大化 ,  最小化