文献

J-GLOBAL ID：202002278481293856   整理番号：20A2461471

WMEGo:オンラインソーシャルネットワークにおけるエゴネットワークデータ抽出のための意欲最大化【JST・京大機械翻訳】

WMEgo: Willingness Maximization for Ego Network Data Extraction in Online Social Networks

著者 (3件)： Hsu Bay-Yuan (National Taipei University, New Taipei City, Taiwan Roc) ,  Shen Chih-Ya (National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan Roc) ,  Chang Ming-Yi (National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan Roc)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CIKM ’20  ページ： 515-524  発行年： 2020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： エゴセントリックネットワーク(egoネットワーク)のデータは,オンラインソーシャルネットワーク(OSN)におけるアルゴリズムと機械学習アプローチの評価と検証のために非常に重要である。それにもかかわらず,OSNからのegoネットワークデータを得ることは,自明なタスクではない。従来のマニュアルアプローチは時間がかかり,少数のユーザだけがそれらのデータに寄与する。これは,このデータ取得タスクのために同時に考慮されるべき2つの重要因子,即ちi)それらのデータに寄与するユーザの意欲,ii)egoネットワークの構造である。しかしながら,より完全なegoネットワークデータを得るための上記の2つの因子に対処することは,多くの研究の注目を受けていなかった。したがって,本論文では,オンラインソーシャルネットワーク(WMEgo)におけるEgoネットワーク抽出のためのWillingness Maximizationと名付けた新しい研究課題を提案することにより,この問題に取り組むための最初の試みを行い,ユーザが彼らのデータに寄与するように,OSNからの一連のegoネットワークを同定した。WMEgoはNP困難であり,最大Willingネス(EIMW)を持つEgoネットワーク同定と名付けた1/2×(1/e)近似アルゴリズムを提案した。672人のボランティアによる評価研究を行い,提案したWMEgoとEIMWを検証し,複数の実データセットで広範な実験を行い,本手法の有効性と効率を実証した。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： アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  データ収集 ,  有効性 ,  NP困難 ,  機械学習 ,  ボランティア
準シソーラス用語： 近似アルゴリズム ,  データ抽出 ,  オンラインソーシャルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クローリング ,  エゴネットワーク ,  オンラインソーシャルネットワーク ,  意欲

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

タイトルに関連する用語 (4件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  データ抽出 ,  意欲 ,  最大化