Influence-based Network-oblivious Community Detection
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Nicola Barbieri, Francesco Bonchi, Giuseppe Manco
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最初の2人はYahoo Labs, Barcelona
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ICDM 2013
概要
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ネットワークは与えられない
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誰がいつ何かしたかのログが大量にある
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コミュニティ検出をしたい
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情報拡散モデルをちょっと変えて検出させる
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拡散具合はほぼコミュニティに依存するので、それを見積もろう
Overview
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Q. ネットワークを再構築すればいいのでは?
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A. 時間かかるので無理
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仮定
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ネットワークはコミュニティを持つ(密な部分は疎に繋がる)
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情報はコミュニティレベルで広がる
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尤度をモデリング
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例のごとくΘが出てくる
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π_{k,u}: uがコミュニティkに属する確率
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詳細はモデル依存
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EMアルゴリズムで最適化
Community-Independent Cascade (C-IC) model
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各頂点uはコミュニティkにinfluenceする確率を持つ
Community-Rate (C-Rate) propagation model
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仮定
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コミュニティ内で影響しあう
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他のコミュニティへは時間遅延が影響する(?)
まとめ
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斜交いに読んだので適当
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数式が一杯だよお…
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シチュエーションは↑のリンクのにあったので、問題設定は妥当かな
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情報拡散ってことで見てみたけどコミュニティ検出のための、なので、
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他のアプローチもないかなあと思った
ICDM community detection information diffusion
2014-01-29 02:26:40 (Wed)
最終更新:2014年01月29日 02:26