| 講演名 | 2020-06-05 ネットワーク構造が情報拡散に与える影響の解析 ジョ ロエン(東京理科大), 澤田 和弥(東京理科大), 島田 裕(埼玉大), 池口 徹(東京理科大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，固有ベクトル中心性を考慮した情報拡散の数理モデルを提案する．また，提案モデルを用いて，情報の影響力が情報拡散に与える効果とネットワーク構造の関係を調査する．まず，規則的なネットワークとランダムネットワーク上で情報の影響力を変化させた場合の最終的な情報の拡散率について調査した．次に，規則的なネットワークとランダムネットワーク上で情報の影響力を変化させた場合の平均拡散速度について調査した．その結果，情報の影響力が大きくなると，規則的なネットワークとランダムネットワーク上での最終的な情報の拡散率は規則的なネットワークの方が大きく，その差はピークに達してから小さい値に収束することがわかった．一方，情報がネットワーク全体まで広がる場合，規則的なネットワークとランダムネットワーク上での平均拡散速度はランダムネットワークの方が大きく，その差は情報の影響力が大きくなると共に拡大することがわかった． |
| 抄録(英) | In this paper, we propose an information diffusion model with eigenvector centrality. Using the proposed model, we investigated the relationship between the influence of information and the final diffusion rates on regular and random networks, when we change the influence of information. Next, we investigated the relationship between the influence of information and the average spreading speed on regular and random networks, when we change the influence of information. As a result, we found that the final diffusion rates on regular network are higher than those on random networks. When the influence of information increases, the difference of the final diffusion rates between regular and random networks increases to a peak value, and finally converges to a small value. On the other hand, when information spreads to the entire network, we found that the average spreading speed on random networks is faster than that on regular networks. In addition, the difference of the average spreading speed between regular and random networks increases with the influence of information. |
| キーワード(和) | 情報拡散 / 複雑ネットワーク / 数理モデル / ネットワーク中心性 |
| キーワード(英) | Information diffusion / Complex network / Mathematical model / Network centrality |
| 資料番号 | NLP2020-15,CCS2020-5 |
| 発行日 | 2020-05-29 (NLP, CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS / NLP |
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| 開催期間 | 2020/6/5(から1日開催) |
| 開催地（和） | 湘南工科大学 |
| 開催地（英） | Shonan Institute of Technology |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 塩川 茂樹(神奈川工科大) / 夏目 季代久(九工大) |
| 委員長氏名（英） | Shigeki Shiokawa(Kanagawa Inst. of Tech.) / Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 浅井 哲也(北大) / 赤井 恵(北大) / 高坂 拓司(中京大学) |
| 副委員長氏名（英） | Tetsuya Asai(Hokkaido Univ.) / Megumi Akai(Hokkaido Univ.) / Takuji Kosaka(Chukyo Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 川喜田 佑介(神奈川工科大) / 中田 一紀(TDK) / 立野 勝巳(九工大) / 松下 春奈(香川大) |
| 幹事氏名（英） | Yusuke Kawakita(Kanagawa Inst. of Tech.) / Kazuki Nakada(TDK) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) / Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 中野 秀洋(東京都市大) / 安東 弘泰(筑波大) / 松原 崇(神戸大) / 眞田 耕輔(三重大学) / 佐村 俊和(山口大) / 加藤 秀行(大分大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Hiroyasu Ando(Tsukuba Univ.) / Takashi Matsubara(Kobe Univ.) / Kosuke Sanada(Mie Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) / Hideyuki Kato(Oita Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Complex Communication Sciences / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | ネットワーク構造が情報拡散に与える影響の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of influence of network structure on information diffusion |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報拡散 / Information diffusion |
| キーワード(2)（和/英） | 複雑ネットワーク / Complex network |
| キーワード(3)（和/英） | 数理モデル / Mathematical model |
| キーワード(4)（和/英） | ネットワーク中心性 / Network centrality |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | ジョ ロエン / Luyan XU |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 澤田 和弥 / Kazuya Sawada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 島田 裕 / Yutaka Shimada |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：SU) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2020-06-05 |
| 資料番号 | NLP2020-15,CCS2020-5 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | NLP-55,CCS-56 |
| ページ範囲 | pp.23-26(NLP), pp.23-26(CCS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-05-29 (NLP, CCS) |