| 大会名称 |
| 2021年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021S |
| 開催年 |
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2021
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| 発行日 |
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2021/8/31
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| セッション番号 |
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B-16
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| セッション名 |
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インターネットアーキテクチャ
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| 講演日 |
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2021/9/17
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| 講演場所(会議室等) |
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Meeting 27
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| 講演番号 |
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B-16-23
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| タイトル |
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影響最大化問題における幅優先探索によるノードサンプリングの有効性に関する一検討
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| 著者名 |
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◎脇坂悠生, 松尾涼太郎, 津川 翔, 大崎博之,
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| キーワード |
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影響最大化問題, ソーシャルネットワーク, グラフサンプリング, 幅優先探索, 情報拡散
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| 抄録 |
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近年、グラフ上の影響最大化問題が活発に研究されている。影響最大化問題とは、影響伝播によって影響を受けるノードの数を最大化するように、シードノードを決定するという問題である。それらの中でも、未知のグラフに対するノードサンプリングによって得られる部分的な情報から、被影響ノード数を最大化する試みがなされている。未知のグラフ上で効果的な影響伝播を実現するためには、サンプリング手法や、その時のサンプル数を適切に決定する必要がある。本稿では、未知のグラフ上の影響最大化問題において、ノードのサンプル数と影響伝播による被影響ノード数の関係を解析的に明らかにする。サンプリング手法として幅優先探索を対象とする。
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