| 講演名 | 2018-01-18 ソーシャルネットワークにおける影響力推定手法の有効性と手法間の関係の分析 竹村 隼平(筑波大), 津川 翔(筑波大), |
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| 抄録(和) | ソーシャルネットワークにおける影響力の強いノードを推定することは、ネットワーク科学分野の重要な研究課題の 1 つである。影響力の強いノードを推定するための手法は数多く提案されているが、様々な手法を網羅的に比較評価した研究は限られている。本稿では、様々な手法によって推定された影響力の強いノードが実際にどの程度の影響力を有するかを調査することで、各手法の有効性を評価する。実際の影響力は、情報拡散の履歴から求める。分析の結果、特に Collective Influence(CI)、次数中心性、k-core 指標に基づく影響力推定手法の有効性が高いことを示す。さらに本稿では、各手法によって求めた影響力に基づくノードのランキングの相関を調査し、各手法によるノードの影響力の推定が互いにどの程度異なるのかを分析する。その結果、CI に基づくノードランキングと他の手法に基づくランキングの相関は低く、CI に基づく影響力推定は他の手法に基づく推定と大きく異なることを示す。 |
| 抄録(英) | Identifying influential nodes in social networks is one of the important research topics in the field of network science. Although various methods have been proposed for identifying influential nodes, studies for the comprehensive evaluation of the various methods have been still limited. In this paper, we evaluate the effectiveness of methods for identifying influential nodes by investigating the actual influence of the identified nodes. Actual influence is obtained from the history of information diffusion on social networks. Our results show that the methods based on Collective Influence (CI), degree centrality, and k-core index are relatively effective. Moreover, we analyze the difference among influential nodes identified with the methods by analyzing the correlations of the noderankings obtained by them. Consequently, we show that the correlations between the node ranking based on CI and the rankings based on other methods are low, which indicates that influence estimation based on CI is greatly different from estimation based on other methods. |
| キーワード(和) | 中心性指標 / 影響最大化アルゴリズム / ソーシャルネットワーク / 複雑ネットワーク |
| キーワード(英) | Centrality measures / Influence maximization algorithm / Social network / Complex networks |
| 資料番号 | CQ2017-88 |
| 発行日 | 2018-01-11 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
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| 開催期間 | 2018/1/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 国立情報学研究所 |
| 開催地（英） | NII |
| テーマ（和） | 映像/音声サービスの品質，メディア品質，ネットワークの品質・ＱｏＳ制御，災害時のネットワークとコミュニケーション，ユーザ行動，機械学習，一般 |
| テーマ（英） | Video/Voice Services Quality, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, etc. |
| 委員長氏名（和） | 林 孝典(広島工大) |
| 委員長氏名（英） | Takanori Hayashi(Hiroshima Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 下西 英之(NEC) / 岡本 淳(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Hideyuki Shimonishi(NEC) / Jun Okamoto(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 池上 大介(NTT) / 久保 亮吾(慶大) |
| 幹事氏名（英） | Daisuke Ikegami(NTT) / Ryogo Kubo(Keio Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大田 健紘(日本工大) / 福元 徳広(KDDI総合研究所) / 山本 嶺(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Norihiro Fukumoto(KDDI Research) / Ryo Yamamoto(UEC) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ソーシャルネットワークにおける影響力推定手法の有効性と手法間の関係の分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On the Effectiveness of Influence Measures for Identifying Influencers and their Correlations in Social Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 中心性指標 / Centrality measures |
| キーワード(2)（和/英） | 影響最大化アルゴリズム / Influence maximization algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | ソーシャルネットワーク / Social network |
| キーワード(4)（和/英） | 複雑ネットワーク / Complex networks |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 竹村 隼平 / Shumpei Takemura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 筑波大学(略称：筑波大) University of Tsukuba(略称：UoT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 津川 翔 / Sho Tsugawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 筑波大学(略称：筑波大) University of Tsukuba(略称：UoT) |
| 発表年月日 | 2018-01-18 |
| 資料番号 | CQ2017-88 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | CQ-386 |
| ページ範囲 | pp.17-22(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-11 (CQ) |