| 大会名称 |
|---|
| 2018年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| 2018-09-12 |
| セッション番号 |
| 2d |
| セッション名 |
| 系列データと空間データ |
| 講演日 |
| 2018/09/19 |
| 講演場所(会議室等) |
| D棟D21 |
| 講演番号 |
| D-003 |
| タイトル |
| ユーザの位置情報を考慮した領域内の影響最大化に対する効率的なアプローチ |
| 著者名 |
| 勝田健斗, 石川佳治, 杉浦健人, |
| キーワード |
| ソーシャルネットワーク, 影響最大化, 劣モジュラ関数 |
| 抄録 |
| 近年、バイラルマーケティングと呼ばれるソーシャルネットワーク上の口コミによる情報拡散現象を利用したマーケティング戦略が普及している。バイラルマーケティングでは情報の拡散が大きくなるように発信源として影響力の大きいユーザを特定することが課題となっている。そのため、ソーシャルネットワーク上の影響力が最大となるユーザ集合を特定する問題はバイラルマーケティングを背景とした影響最大化問題として数多く研究されている。本研究ではユーザの位置情報を考慮し、特定領域内のユーザをターゲットにした影響最大化問題を解決する。また、領域内のユーザの変化に対して効率的にシードを保持する手法を提案する。 |
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