Super mediator - A new centrality measure of node importance for information diffusion over social network
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Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda
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Information Sciences 2015
概要
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影響最大化の解は影響力が高いが,影響力が強い頂点はそれだけではない
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super mediator: 消すとσが下がる
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色々な中心性との違いを実験的に見る
定義
Data-driven super mediator
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ある頂点の拡散過程を沢山試行
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時刻-活性頂点数をプロット
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一気に活性頂点数が上がる所がある→中心的な頂点の存在を示唆
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活性頂点数-その発生確率
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この2山はいい感じに分割するで,その後F値っぽいものを考える
Model-driven super mediator
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$$ SMD(w) = \sum_{v \in V}\sigma_G(v) - \sum_{v \in V-w}\sigma_{G-w}(v) $$
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到達可能性で考える計算方法
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G上でv→wで無い時は,R_{G-w}(v)=R_G(v)なのでちょっと端折れる
実験
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識別のしやすさ
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Model-drivenは1位とのσの比が急降下する
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他のは上位10%位は区別できないのであまり役に立たない
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Enronでは頂点のコンテンツと比較
まとめ
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KDD'14の論文にちょっと似てる
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劣モジュラとかは特に無い
Information Sciences 中心性 影響最大化 情報拡散
2015/03/31 19:33
最終更新:2015年03月31日 19:34