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J-GLOBAL ID：202202281441520435   整理番号：22A1027328

CNNに基づくソーシャルネットワーク情報配布インデックスシステムの構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of the Social Network Information Dissemination Index System Based on CNNs

著者 (6件)： Han Weihong (1Cyber Space Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, China) ,  Xiao Linhe (1Cyber Space Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, China) ,  Wu Xiaobo (2School of Computer Science and Cyber Engineering, Guangzhou University, Guangzhou, China) ,  He Daihai (3Department of Applied Mathematics, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China) ,  Wang Zhen (4School of Artificial Intelligence, OPtics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Li Shudong (1Cyber Space Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, China)
資料名： Frontiers in Physics (Web)  (Frontiers in Physics (Web))
巻： 10  ページ： 807099  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7092A  ISSN： 2296-424X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報普及インデックスシステムは,ソーシャルネットワークにおける公共意見イベントの普及を測定する効果的方法である。情報の複雑性,変動性,および非対称性のため,従来の情報普及インデックスシステムの構成は,手動介入に過度の信頼を必要とし,大きな偏差を持ち,限られた範囲に適用される。このような欠点は,目的,包括的,および高度に信用できるインデックスシステムを構築する要求を満たすことができない。したがって,複雑な視点でマルチレベルおよび多粒状情報普及インデックスシステムを構築する方法を提案した。さらに,情報普及プロセスにおける公開意見イベントの豊富な畳み込み特徴を抽出するために,畳み込みニューラルネットワークの深層学習法を使用した。次に,重みを訓練し,情報普及インデックスシステムの対応する重みを形成する。実験結果は,著者らが使用する方法が他の方法より優れていて,特定分野のデータセットに関してより良い性能を有することを証明した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  情報 ,  非対称性 ,  意見 ,  情報流通 ,  *情報配布 ,  イベント ,  機械学習
準シソーラス用語： マルチレベル ,  複雑性 ,  *社会的ネットワーク ,  *インデックスシステム ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  インデックスシステム ,  社会ネットワーク ,  情報配布

分類 (5件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  通信網  (ND07030A) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (25件)：

• GaoC, SuZ, LiuJ, KurthsJ. Even central Users Do Not Always Drive Information Diffusion. Commun ACM (2019) 62:61-7. doi: 10.1145/3224203
• GaoC, LiuJ. Network-based Modeling for Characterizing Human Collective Behaviors during Extreme Events. IEEE Trans Syst Man, Cybernetics: Syst (2016) 47:171-83. doi: 10.1109/tsmc.2016.2608658
• WarshawC, RoddenJ. How Should We Measure District-Level Public Opinion on Individual Issues. J Polit (2012) 74:203-19. doi: 10.1017/s0022381611001204
• Gil-GarcíaR, Pons-PorrataA. Dynamic Hierarchical Algorithms for Document Clustering. Pattern Recognition Lett (2010) 31:469-77. doi: 10.1016/j.patrec.2009.11.011
• MatsumuraN, OhsawaY, IshizukaM. Influence Diffusion Model in Text-Based Communication. Trans Jpn Soc Artif Intelligence (2002) 17:259-67. doi: 10.1527/tjsai.17.259

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  ソーシャルネットワーク ,  情報配布 ,  インデックスシステム ,  構築