ソーシャルネットワークにおける影響最大化のための近傍スケール固定アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Rui Xiaobin; Rui Xiaobin; Yang Xiaodong; Fan Jianping; Wang Zhixiao; Wang Zhixiao

文献

J-GLOBAL ID：202002273564740166 整理番号：20A0541496

ソーシャルネットワークにおける影響最大化のための近傍スケール固定アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A neighbour scale fixed approach for influence maximization in social networks

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資料名：
巻： 102 号： 2 ページ： 427-449 発行年： 2020年
JST資料番号： B0828A ISSN： 0010-485X CODEN： CMPTA2 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)

影響最大化は現在,社会ネットワーク解析における最も広く研究されている話題である。既存のアプローチは,ノードの実際の影響強度を追求するか,あるいはそれを推定するための適切な測定を設計することによって,このタスクに取り組んでいる。その程度は,様々な方法が開発されていることに基づいて,一般的に採用された影響強度計量である。良好な効率ではあるが,この計量は関心のある全体のネットワーク上で限られた考慮されたスケールをカバーし,識別力を欠いているので,自由ベースの方法は不満足な精度を被る。本論文において,著者らは新しい影響最大化方法を提案した。それは,目標ノードのために複数レベルの近傍から有用な情報を抽出して,自由ベースの方法におけるように直接接続した近傍を考慮するだけでなく,その影響強度を推定した。FNSの実装を容易にするために,FNS-distと呼ばれる中心性測定も示した。それは,主に目標ノードへの距離によって決定されるマルチレベル近傍の重みを要約することによってノードの影響強度を推定する。異なるサイズとカテゴリの9つのネットワークに関して行われた実験は,提案したFNS方法が,影響強度を測定するための計量を設計することに基づく他のアルゴリズムと比較して,優れた安定した性能を達成することを示した。また,FNS-dystは,より適切で精度が高い優れた代替中心性であることを示した。Copyright Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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