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J-GLOBAL ID：202002269511786463   整理番号：20A1955751

逐次シーディングによる時間ネットワークにおける効果的影響拡散【JST・京大機械翻訳】

Effective Influence Spreading in Temporal Networks With Sequential Seeding

著者 (3件)： Michalski Radosaw (Department of Computational Intelligence, Wrocl/aw University of Science and Technology, Wrocl/aw, Poland) ,  Jankowski Jarosaw (Department of Computer Science and Information Technology, West Pomeranian University of Technology, Szczecin, Poland) ,  Brodka Piotr (Department of Computational Intelligence, Wrocl/aw University of Science and Technology, Wrocl/aw, Poland)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 151208-151218  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ネットワークにおける影響の広がりは,多くの応用分野において非常に重要である。例えば,1つはカバレッジを最大化し,マーケティングキャンペーン初期化の予算を制限し,社会的影響の可能性を利用する。これと類似の課題に取り組むために,10年以上前に,研究者は影響最大化問題を研究し始めた。課題は,ネットワークにおける影響広がりを最大化するために,初期活性化シードノードの最良のセットを見つけることである。典型的なアプローチでは,プロセスの始めに,一段階ですべての種子を活性化させ,一方,本研究では,シーケンシャルシーディングに基づく時間ネットワークにおける種子活性化のための新しいアプローチを導入し,評価した。同時に,すべてのノードを活性化する代わりに,この方法は,種子の活性化を分布して,より高い範囲の影響力拡大に導いた。実およびランダム化ネットワークを用いて行った実験の結果は,提案方法が,平均で約6%のケースで,71%で単一段階シードを凌駕することを示した。時間的ネットワークが動的プロセスをモデル化するための適切な選択であると知って,この研究の結果は,実際の世界事例に対する一時的シーケンシャルシーディングの適用を奨励するものとして解釈でき,特に,より洗練されたシード選択戦略が,本研究で導入した種子活性化戦略を用いて実行され得ることを知っている。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： *ネットワーク ,  最大化問題
準シソーラス用語： 動的プロセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W) ,  計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： シーディング ,  拡散