ソーシャルネットワークのための構造的多様性を用いたコンポーネントベースの拡散モデル【Powered by NICT】

Bao Qing; Cheung William K.; Zhang Yu; Liu Jiming

文献

J-GLOBAL ID：201702223614103872 整理番号：17A0456801

ソーシャルネットワークのための構造的多様性を用いたコンポーネントベースの拡散モデル【Powered by NICT】

A Component-Based Diffusion Model With Structural Diversity for Social Networks

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巻： 47 号： 4 ページ： 1078-1089 発行年： 2017年
JST資料番号： W0791A ISSN： 2168-2267 CODEN： ITCEB8 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)

ソーシャルネットワーク上の拡散は意見が接続されているノードを介して広がっているプロセスである。観察された情報カスケードの集合が与えられた時,ソーシャルネットワーク解析のための基本的な拡散過程を推論することができる。ノードはその近傍のいずれかによって独立して活性化されることを仮定した独立カスケードモデル(ICモデル)は広く採用されている拡散モデルである。現実では,ノードは活性化されるか,その近傍が結ばれており,活性化されたかに依存する。例えば,同じ社会的グループの近隣からの意見はしばしば類似しており,冗長である。本論文では,を考慮してICモデルを拡張1)接続された近傍からの情報は類似しており,2)基礎となる冗長性は近傍の動的構造多様性測度を用いてモデル化できる。著者らの提案したモデルは,各ノードはその親ノードの異なるコミュニティ(または成分)により独立して活性化され,各々はその有効サイズによる重みづけであることを仮定している。モデルパラメータを推定するために導出した期待値最大化アルゴリズム。ニュースストーリーとWebブログを含む合成データセットと実世界データセットの両者を用いた塩基性ICモデルとその変異体と提案したモデルの性能を比較した。著者らの経験的結果は,拡散モデルに隣接と構造多様性測度の群集構造を組み込んだモデルの精度を改善する,実行時における妥当な増加を犠牲にしてことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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