社会ネットワークの成長を考慮したインフルエンスノード抽出手法(「Webインテリジェンス」及び一般)
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概要
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本論文では,社会ネットワーク上の影響力が高いノード群(ターゲット集合)を発見するターゲット集合選択問題について述べる.ターゲット集合選択問題はNP困難であることが証明されており,この高性能な近似解法として,貪欲アルゴリズムに基づくKempeらの手法が知られている.しかし,Kempeらの手法は,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変化するネットワークにおいて問題が生じる.本論文では,Kempeらの手法を時間経過と伴にネットワークを変化させながら情報拡散を行うように拡張し,拡散ノード数の期待値から高い影響力をもつノード群を発見するアルゴリズムを提案する.
- 2012-06-14
著者
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