線形閾値モデルを用いたコミュニティ意識中心度測度の解析【JST・京大機械翻訳】

Rajeh Stephany; Yassin Ali; Jaber Ali; Cherifi Hocine

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218949532712 整理番号：22P0283126

線形閾値モデルを用いたコミュニティ意識中心度測度の解析【JST・京大機械翻訳】

Analyzing Community-aware Centrality Measures Using The Linear Threshold Model

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発行年： 2022年01月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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複雑なネットワークにおける影響力のあるノードを目標とするのは,反り,流行,および電気停電を速くするか,または妨げることを可能にする。コミュニティは実世界ネットワークで普及しているので,コミュニティ意識中心度測度は,この情報をターゲット影響ノードに活用する。研究は,それらがコミュニティ構造について診断的である古典的測度と良好に比較できることを示した。拡散過程が最も重要であるが,以前の研究は,主に有名なSusceptive-Infected-Recovered(SIR)流行伝播モデルを考慮する。本研究では,一般的な線形閾値(LT)伝搬モデルを用いた以前の解析の一貫性を調べ,実際の寿命における多くの拡散過程を特性化した。13の実世界ネットワークに対する7つの影響力のあるコミュニティ意識中心度尺度の比較解析を行った。全体として,結果は,コミュニティベースのメディエーター,Comm中心度,およびModularity Vitalityが,他の測度より優れていることを示した。さらに,コミュニティベースメディエーターは,タイトバジェット(すなわち,初期活性化ノードの小さな部分)に対してより効果的であり,一方,Comm中心性とModularity Vitalityは,初期活性化ノードの高い比率に対して,媒体によってより良く機能した。【JST・京大機械翻訳】

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