| 大会名称 |
| 2016年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2016G |
| 開催年 |
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2016
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| 発行日 |
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2016/3/1
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| セッション番号 |
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B-11
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| セッション名 |
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コミュニケーションクオリティ
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| 講演日 |
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2016/3/16
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| 講演場所(会議室等) |
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センター2号館 2F 2208
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| 講演番号 |
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B-11-24
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| タイトル |
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未知のグラフに対する影響最大化アルゴリズムにおけるランダムジャンプの効果に関する一検討
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| 著者名 |
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○三原正大, 津川 翔, 大崎博之,
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| キーワード |
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ソーシャルネットワーク, 影響最大化, アルゴリズム
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| 抄録 |
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近年、ソーシャルネットワーク上でのマーケティングや情報拡散を目的として、影響最大化問題の研究が活発に行われている。影響最大化問題は、与えられたソーシャルネットワークにおいて、ある影響伝搬モデルに従って少数のシードノードから影響を伝搬させた時に、影響を受けるノード数を最大化するシードノードの集合を特定することを目的とする。一般的な影響最大化問題では、ソーシャルネットワークの構造が全て与えられることを前提とするが、現実にはソーシャルネットワークの構造を完全に把握することは困難である。そこで我々は、限られた数のノードの探査によって得た部分的なソーシャルネットワークの構造のみを用いてシードノードを特定する未知のグラフに対する影響最大化問題の研究に取り組んでいる。未知のグラフに対する影響最大化問題においては、どのノードを探査するかが重要である。そこで本稿では、効果的な探査方法を明らかにすることを目的とし、従来の研究で用いているノード探査方法と、ランダムに選択したノードを探査する方法を組み合わせた探査方法が、未知のグラフに対する影響最大化においてどの程度有効であるかを評価する。
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