社会ネットワーク上の情報伝搬における強影響力ノード抽出の効率化(データマイニング)
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概要
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広く用いられている二つの確率的情報伝搬の基本モデルに関して,大規模社会ネットワーク上で最も影響力が強いノード群を見つけるという,組合せ最適化問題を考察する.本最適化問題に関しては,貧欲戦略が高性能な近似解を提供できることが知られている.しかしながら,貧欲アルゴリズムに基づく従来手法では,与えられたノード集合から影響を受けるノード数の期待値の各周辺ゲインを推定する際,モデルのランダム過程を多数回シミュレーションするため,計算負荷が問題となっていた.本論文では,ボンドパーコレーションとグラフの強連結成分分解に基づいて,それらすべての周辺ゲインを効率的に推定する手法を提案し,貧欲アルゴリズムのもとで本最適化問題を近似的に解くことに適用する.そして,大規模な実世界ネットワークを用いた実験により,提案法は従来法よりも効率的であることを実証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-04-01
著者
-
斉藤 和巳
静岡県立大学経営情報学部
-
木村 昌弘
龍谷大学理工学部
-
中野 良平
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
斉藤 和巳
静岡県立大学
-
中野 良平
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
中野 良平
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
中中 良平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
斉藤 和巳
静岡県大
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