Finding Influential Nodes in a Social Network from Information Diffusion Data
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Masahiro Kimura, Kazumi Saito, Ryohei Nakano, Hiroshi Motoda
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SBP 2009
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Social Computing and Behavioral Modeling
概要
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ノードの影響力をカスケード情報からランキングしたい
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ICモデルで確率を見積もるよ!
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実際のネットワークで実験してみる
手法
実験
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blog
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Wikipedia
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この設定で一杯カスケードを生成
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各ノードの影響力を既存の手法で求めておく
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比較対象
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次数,closeness,betweenness,PageRank
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pの推定の精度
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カスケード数100とかになると1%以下の誤差らしい
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ランキングの精度
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|(手法の1~r位の頂点)∩(真の1~r位の頂点)|/rで評価
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提案手法は良い
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最後の新しい中心性としてICモデルを議論して終わり
まとめ
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精度ってなんだろう(アブスト読んだ時点での感想)
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ランキングの精度が提案手法が一番良いのは当たり前だなあ…
SBP inference information diffusion
2014-02-14 01:01:11 (Fri)
最終更新:2014年02月14日 01:01