Finding Influential Nodes in a Social Network from Information Diffusion Data - todo314 @ ウィキ

Finding Influential Nodes in a Social Network from Information Diffusion Data

• Masahiro Kimura, Kazumi Saito, Ryohei Nakano, Hiroshi Motoda
• SBP 2009
  • Social Computing and Behavioral Modeling

概要

• 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
• ICモデルで確率を見積もるよ！
  • ただし，確率の値は一様
• 実際のネットワークで実験してみる
  • ヒューリスティクスより精度良い

手法

• Prediction of Information Diffusion Probabilities for Independent Cascade Model
• とほぼ同じように見える

実験

• blog
  • |V|=10K, |E|=80K
  • p=0.1
• Wikipedia
  • |V|=9K, |E|=245K
  • p=0.01
• この設定で一杯カスケードを生成
• 各ノードの影響力を既存の手法で求めておく
• 比較対象
  • 次数，closeness，betweenness，PageRank
• pの推定の精度
  • カスケード数100とかになると1%以下の誤差らしい
• ランキングの精度
  • |(手法の1~r位の頂点)∩(真の1~r位の頂点)|/rで評価
  • 提案手法は良い

• 最後の新しい中心性としてICモデルを議論して終わり
  • 読んでない

まとめ

• 精度ってなんだろう（アブスト読んだ時点での感想）
  • あ，はい
• 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)