| 講演名 | 2011-12-16 社会ネットワークの時間変化を考慮した情報拡散モデルの検討(ソーシャルネットワークモデルとツイッター,e-science and Big Data,一般) 大野 将樹, |
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| 抄録(和) | 社会ネットワーク上で影響力の高いノード群を発見する影響度最大化問題について検討する.影響度最大化問題の高性能な近似解法として,Kempeらの貪欲アルゴリズムに基づく手法が知られている.しかし,Kempeらの従来手法は,社会ネットワークの動的変化を考慮していないため,ノード数やリンク数が頻繁に変化するネットワークにおいて問題が生じる.本研究では,ネットワークを動的に変化させながら情報拡散を行い,拡散ノード数の期待値から強影響力ノード群を発見するアルゴリズムを提案する. |
| 抄録(英) | We study the combinational optimizaion problem of finding the most influential nodes on a social network. Kempe's method based on a general greedy algorithm can give a good approximate solution to the problem. However, the approximation performance of Kempe's method deteriorates because the method doesn't consider the change of the number of nodes and the number of edges. In this paper, I propose a new method to extract the viral nodes efficiently from the dynamic social network. |
| キーワード(和) | 社会ネットワーク分析 / 情報拡散モデル / 影響度最大化問題 / 動的ネットワーク |
| キーワード(英) | Social network analysis / Information diffusion model / Influence maxmization problem / Dynamic network |
| 資料番号 | DE2011-48 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
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| 開催期間 | 2011/12/9(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Data Engineering (DE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 社会ネットワークの時間変化を考慮した情報拡散モデルの検討(ソーシャルネットワークモデルとツイッター,e-science and Big Data,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Information Diffusion Model Considering Update of a Social Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 社会ネットワーク分析 / Social network analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 情報拡散モデル / Information diffusion model |
| キーワード(3)（和/英） | 影響度最大化問題 / Influence maxmization problem |
| キーワード(4)（和/英） | 動的ネットワーク / Dynamic network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大野 将樹 / Masaki OONO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学情報理工学部 Faculty of Informatics and Engineering, University of Electro-Communications |
| 発表年月日 | 2011-12-16 |
| 資料番号 | DE2011-48 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 361 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |