| 講演名 | 2017-04-21 影響伝搬確率の誤差に対する影響最大化アルゴリズムのロバスト性評価 津川 翔(筑波大), 大崎 博之(関西学院大), |
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| 抄録(和) | ソーシャルネットワークにおける影響最大化問題が活発に研究されている。影響最大化は、ソーシャルネットワーク上の少数のシードノードから、与えられた影響伝搬モデルに従って確率的に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ようなシードノードの集合を特定することを目的とする。既存の影響最大化アルゴリズムの多くは、入力として各ノード間の影響伝搬確率が正確に与えられることを前提としている。ただし、現実のソーシャルネットワークに対して影響最大化アルゴリズムを適用することを考えると、アルゴリズムの入力となる影響伝搬確率と実際の影響伝搬確率の間に誤差が存在することを仮定するのが自然である。本稿では、影響伝搬確率の誤差に対する影響最大化アルゴリズムのロバスト性を評価する。その結果、影響最大化の近似アルゴリズムは、影響伝搬確率の誤差の影響を受けてその有効性を大きく低下させること、誤差が大きい場合には、近似アルゴリズムよりも軽量な発見的アルゴリズムが有効であることなどが示唆された。 |
| 抄録(英) | Given a social network, an influence maximization algorithm aims to find a set of influential (seed) nodes in the network such that the expected number of nodes influenced by the seed nodes is maximized under the given cascade model. Most influence maximization algorithms assume that ground-truth influence spread probabilities are available. In reality, however, it is natural to assume that there exists a gap between actual influence spread probability and the influence spread probability used in the influence maximization algorithms. In this paper, we examine the robustness of existing influence maximization algorithms against non-adversarial perturbations of influence spread probabilities. Our results show that the performance of state-of-the-art approximation andheuristic algorithms may be significantly degraded, and lightweight heuristic algorithms can sometimes outperform state-of-the-art algorithms when the perturbations are large. |
| キーワード(和) | ソーシャルネットワーク / 影響最大化 / バイラルマーケティング / ロバスト性 |
| キーワード(英) | Social network / Influence maximization / Viral marketing / Robustness |
| 資料番号 | CQ2017-11 |
| 発行日 | 2017-04-13 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS / CQ |
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| 開催期間 | 2017/4/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | 千歳科学技術大学 |
| 開催地（英） | Chitose Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | ネットワークサービス，サービス品質，SDN（Software-Defined Networking），NFV（Network Functions Virtualization），ネットワーク仮想化，クラウド，コンテンツ配信，一般 |
| テーマ（英） | Network Serice, Service Quality, SDN (Software-Defined Networking), NFV (Network Functions. Virtualization), Network Virtualization, Cloud, Contents Delivery, etc |
| 委員長氏名（和） | 横谷 哲也(金沢工大) / 矢守 恭子(朝日大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Yokotani(Kanazawa Inst. of Tech.) / Kyoko Yamori(Asahi Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 中里 秀則(早大) / 林 孝典(NTT) / 下西 英之(NEC) |
| 副委員長氏名（英） | Hidenori Nakazato(Waseda Univ.) / Takanori Hayashi(NTT) / Hideyuki Shimonishi(NEC) |
| 幹事氏名（和） | 谷口 友宏(NTT) / 牟田 修(九大) / 松田 崇弘(阪大) / 久保 亮吾(慶大) |
| 幹事氏名（英） | Tomohiro Taniguchi(NTT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Takahiro Matsuzaki(Osaka Univ.) / Ryogo Kubo(Keio Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | / アベセカラ ヒランタ(NTT) / 福元 徳広(KDDI研) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Hirantha Abeysekera(NTT) / Norihiro Fukumoto(KDDI R&D Labs.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Systems / Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | 影響伝搬確率の誤差に対する影響最大化アルゴリズムのロバスト性評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of the Robustness of Influence Maximization Algorithms against Random Perturbations to Influence Spread Probability |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルネットワーク / Social network |
| キーワード(2)（和/英） | 影響最大化 / Influence maximization |
| キーワード(3)（和/英） | バイラルマーケティング / Viral marketing |
| キーワード(4)（和/英） | ロバスト性 / Robustness |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 津川 翔 / Sho Tsugawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 筑波大学(略称：筑波大) University of Tsukuba(略称：Univ. of Tsukuba) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大崎 博之 / Hiroyuki Ohsaki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 関西学院大学(略称：関西学院大) Kwansei Gakuin University(略称：Kwansei Gakuin Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-04-21 |
| 資料番号 | CQ2017-11 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | CQ-5 |
| ページ範囲 | pp.53-58(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-04-13 (CQ) |