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J-GLOBAL ID：201502202055069869   Reference number：15A0875655

情報拡散モデルに基づく社会ネットワーク上の影響度分析

Author (4)： OHARA KOZO (青山学院大 理工) ,  SAITO KAZUMI (静岡県大 経営情報) ,  KIMURA MASAHIRO (龍谷大 理工) ,  MOTODA HIROSHI (大阪大 産科研)
Material： オペレーションズ・リサーチ
Volume： 60  Issue： 8  Page： 449-455  Publication year： Aug. 01, 2015 
JST Material Number： F0251A  ISSN： 0030-3674  CODEN： OPREA  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： model ,  information ,  *information network ,  evaluation ,  *stochastic model ,  maximum problem ,  computer algorithm ,  theory ,  network programming ,  distribution of information ,  *propagation(transmission) ,  graph theory ,  percolation
Semi thesaurus term： percolation theory ,  *impact assessment ,  social network ,  *information diffusion ,  greedy method

JST classification (2)： Network methods  (KA03040X) ,  Numerical computation  (JE02000J)

Reference (23)：

• M. E. J. Newman, S. Forrest and J. Balthrop, “Email networks and the spread of computer viruses,“ Physical Review E, 66, 035101, 2002.
• M. Richardson and P. Domingos, “Mining knowledge-sharing sites for viral marketing,“ In Proceedings of KDD'02, pp. 61-70, 2002.
• J. Leskovec, L. A. Adamic and B. A. Huberman, “The dynamics of viral marketing,“ In Proceedings of EC'06, pp. 228-237, 2006.
• D. J. Watts and P. S. Dodds, “Influence, networks, and public opinion formation,“ Journal of Consumer Research, 34, pp. 441-458, 2007.
• E. Bakshy, J. M. Hofman, W. A. Mason and D. J. Watts, “Everyone's an influencer: Quantifying influence on Twitter,“ In Proceedings of WSDM'11, pp. 65-74, 2011.

Terms in the title (3)： 情報拡散モデル ,  社会 ,  分析