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J-GLOBAL ID：202102240855796393   整理番号：21A0228159

ソーシャルネットワークにおける公平意識競合イベントは最大化に影響する【JST・京大機械翻訳】

Fair-Aware Competitive Event Influence Maximization in Social Networks

著者 (5件)： Gao Siyuan (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Zhang Zhongbao (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Su Sen (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Wen Jian (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Sun Li (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Network Science and Engineering  (IEEE Transactions on Network Science and Engineering)
巻： 7  号： 4  ページ： 2528-2540  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2435A  ISSN： 2327-4697  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： イベントベースソーシャルネットワーク(EBSN)の出現と急速な発展により,社会イベントに対する参加者の数を最大化する方法の問題は広く研究されている。この問題に関するほとんどの以前の研究は,単一社会イベントに焦点を合わせている。しかし,実世界シナリオでは,複数の社会的事象があり,それらは,同じ時間の間,また許容可能な地理的位置の間に保持される可能性があるので,参加者の数を最大化するために,影響力のあるユーザに対して競合する可能性がある。このギャップを埋めるために,本論文では,Fair-Aware競合事象影響最大化(FCE-IM)の新しい問題を研究することを提案する。この問題は,競合シナリオにおけるイベント当たりの参加者の数を最大化するために,公平性の前提に関して,各社会イベントに対する影響力のあるユーザを選択する方法である。この問題を解決するために,まず,EBSNにおける競合状況における情報伝搬プロセスを記述するために,E-LTと名付けた伝搬モデルを提案した。次に,RACEと名付けた交差エントロピー法に基づくランダム化アルゴリズムを提案した。それは,各ノードに対するノード選択確率を最適に割り当て,従って,最大に効果的にアプローチできる。2つの実世界データセットを用いて広範な実験を行い,実験結果は著者らのアルゴリズムの効率と有効性を実証した。Copyright 2021 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 ,  地理学 ,  有効性 ,  公平性
準シソーラス用語： *社会的ネットワーク ,  情報伝播 ,  ノード選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソーシャルネットワーク ,  意識 ,  競合 ,  イベント ,  最大化