todo314 @ ウィキ
todo314 @ ウィキ

Recommendations to Boost Content Spread in Social Networks

todo314 @ ウィキ内検索 / 「Recommendations to Boost Content Spread in Social Networks」で検索した結果

検索 :
  • Recommendations to Boost Content Spread in Social Networks
    Recommendations to Boost Content Spread in Social Networks Vineet Chaoji, Sayan Ranu, Rajeev Rastogi, Rushi Bhatt WWW 2012 概要 コンテンツ共有は強力 どういう広がるかは連結関係が大事 共通近傍とか，類似度じゃなくて，コンテンツの量を考慮したい 辺を次数制約のもと挿入する 劣モジュラじゃないので，色々と改造する 近似アルゴリズム コンテンツ最大化問題 各頂点iについて $$ p_i $$ iが各近傍と共有する確率（独立） $$ c_i $$ iの作った／発見したコンテンツ $$ N_i $$ iと相性が良い頂点集合 ...
  • 論文一覧
    ...ncers Recommendations to Boost Content Spread in Social Networks WWW 2013 Subgraph Frequencies Mapping the Empirical and Extremal Geography of Large ... Estimating Clustering Coefficients and Size of Social Networks via Random Walk Spectral Analysis of Communication Networks Using Dirichlet Eigenvalues WWW 2014 How to Influence People with Partial Incentiv...
  • 気になった論文
    ...works Recommendations in Signed Social Networks 符号付きネットワークでの推薦がそもそも少なかったので、頑張ってモデルを作りました Economic Recommendation with Surplus Maximization In a World That Counts Clustering and Detecting Fake Social Engagement at Scale YouTubeのヤバげなやつを検出したい 偽のエンゲージメント活動を追跡する semi-supervisedで、シードと似たパターンを探す Tracking the Trackers ✔Visualizing Large-scale and High-dimensi...
  • メニュー
    メニュー トップページ 論文一覧 気になった論文 Parameterized Algorithms influence maximizati ICDM KDD AAAI k-means SCG SODA nearest neighbor IJCAI VLDB clustering coefficie random walk WWW STOC SIGMOD quasi-clique NIPS ICML SDM PNAS JMLR information diffusio triangle I/O-efficient algori Econometrica SCC streaming algorithm JEA ALENEX graph partitioning spectral clustering causality t...
  • Time Constrained Influence Maximization in Social Networks
    Time Constrained Influence Maximization in Social Networks Bo Liu, Gao Cong, Dong Xu, Yifeng Zeng ICDM 2012 ※Wei ChenのTime-Critical Influence Maximization in Social Networks with Time-Delayed Diffusion Processとは独立らしい 概要 時間制限付きinfluence maximizationを提案 NP-hardだけどmonotoneかつsubmodular Influence Spreading Pathという速いアルゴリズムを提案 実験して提案手法とベースラインを比較 モデル・問...
  • Learning Stochastic Models of Information Flow
    Learning Stochastic Models of Information Flow Luke Dickens, Ian Molloy, Jorge Lobo, Pau-Chen Cheng, Alessandra Russo ICDE 2012 概要 ICモデルの確率予測 Metropolis-Hastingsアルゴリズム attributed 影響の親が分かる unattributed 親が分からん 両方について実験 Attributedの場合 シード集合，活性頂点集合，拡散の履歴が分かる βICモデル 各辺の確率 ベータ分布(α_e,β_e)に従う 平均α/(α+β) 拡散の履歴から各α，βをインクリメントするだ...
  • Analyzing Spammer's Social Networks for Fun and Profit
    Analyzing Spammer s Social Networks for Fun and Profit -- A Case Study of Cyber Criminal Ecosystem on Twitter Chao Yang, Robert Harkreader, Jialong Zhang, Seungwon Shin, Guofei Gu Texas A M Universityの人々 In WWW 2012 参考 http //www.slideshare.net/KuoE0/www2012-analyzing-spammers-social-networks-for-fun-and-profit 概要 Twitterのスパムに関するcase study スパム同士は結合...
  • Blocking Links to Minimize Contamination Spread in a Social Network
    Blocking Links to Minimize Contamination Spread in a Social Network Masahiro Kimura, Kazumi Saito, Hiroshi Motoda TKDD 2009 多分Minimizing the Spread of Contamination by Blocking Links in a Networkのジャーナル版
  • Latent Feature Independent Cascade Model for Social Propagation
    Latent Feature Independent Cascade Model for Social Propagation Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata, Hiroshi Sawada PDPTA 2013 International Conference on Parallel Distributed Processing Techniques Applications 概要 頂点属性っぽいのがついたICモデル 特徴が潜在的なのがポイント Learning Diffusion Probability based on Node Attributes in Social Networksは明示的に与える と主張しているはず モデル ...
  • Influence Blocking Maximization in Social Networks under the Competitive ...
    Influence Blocking Maximization in Social Networks under the Competitive Linear Threshold Model Xinran He, Guojie Song, Wei Chen, Qingye Jiang SDM 2012 概要 Competitive Linear Threshold モデルを考えたよ 目的関数は自分の最大化じゃなくて，相手の最大化だよ そうするとこのモデルではsubmodularだよ 目的関数の計算が大変なのでPMIAっぽいものを作った Competitive Linear Threshold Model 各辺には2つの重みw+とw-がある 各頂点の閾値も2つθ+とθ- 状態はin...
  • An Upper Bound based Greedy Algorithm for Mining Top-k Influential Nodes in ...
    An Upper Bound based Greedy Algorithm for Mining Top-k Influential Nodes in Social Networks Chuan Zhou, Peng Zhang, Jing Guo, Li Guo WWW 2014 companion ポスター 概要 UBLF An Upper Bound Based Approach to Discover Influential Nodes in Social ...のLT版 CELFより5倍速い 提案手法 σ(S)=ΣΠw(e)の形でかける ↑は行列のべき乗和（有限）で上から抑えられる Wのべき乗和は(I-W)^-1で上から抑えられる 確率だから1以下って制約とか...
  • Estimating Sizes of Social Networks via Biased Sampling
    Estimating Sizes of Social Networks via Biased Sampling Liran Katzir, Edo Liberty, Oren Somekh Yahoo! Labs, Israel WWW 2011 概要 ネットワークのサイズ=頂点数を見積もりたい どういうシチュエーション？ FacebookとかTwitterとか…隣接リストは辿れるけどexplicitに|V|が得られない ランダムウォークベースのアルゴリズム 一様サンプリングでなくて次数でバイアスがかかっているのがポイント 一様よりも高性能であることを実験で示した サンプリング 誕生日パラドックスに基づいた手法 rノードを一様サンプリングす...
  • Community-based Greedy Algorithm for Mining Top-K Influential Nodes in ...
    Community-based Greedy Algorithm for Mining Top-K Influential Nodes in Mobile Social Networks Yu Wang, Gao Cong, Guojie Song, Kunqing Xie 焼きなましベースの人々と大体同じ KDD 2010 概要 NewGreedyIC（MixedGreedy）がstate-of-the-artだったころの話 どうしても時間がかかっちゃうので、コミュニティに分割することにした Community-based Greedy algorithm ちょっとおもしろい点 コミュニティ分割がICモデルのシミュレートで行われる ↑の後はDPする 予備知識みたいな...
  • Finding Influential Nodes in a Social Network from Information Diffusion Data
    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 ...
  • Information Diffusion and External Influence in Networks
    Information Diffusion and External Influence in Networks Seth Myers, Chenguang Zhu, Jure Leskovec In KDD 2012 メモ http //cs.stanford.edu/people/jure/pubs/ext-kdd12.pdf アブスト influence の始まりってどこ？ってのを考える influence の伝わり方は2パターンある ノード-ノードを伝って ネットワーク外から これに注目 新しいモデル フィッティングしやすいパラメータ Twitterに適用 完全なひと月のデータ 情報がネットワークをジャンプしている ...
  • Towards Context-Aware Search by Learning A Very Large Variable Length Hidden ...
    Towards Context-Aware Search by Learning A Very Large Variable Length Hidden Markov Model from Search Logs Huanhuan Cao, Daxin Jiang, Jian Pei, Enhong Chen, Hang Li MSRAとUniversity of Science and Technology of China WWW 2009 概要 たった今調べたクエリからURLを正しくレコメンドするのは無理 例 ホントは車のレビューサイトを見たい 検索クエリ Ford new cars → Toyota new cars 個々のクエリに着目するとautohome.comは出てこない ...
  • From Dango to Japanese Cakes: Query Reformulation Models and Patterns
    From "Dango" to "Japanese Cakes" Query Reformulation Models and Patterns Paolo Boldi, Francesco Bonchi, Carlos Castillo, Sebastiano Vigna 概要 Reformulation model QRT(query reformulation type)の分類 学習結果は精度92% Reformulation strategies QRTの列からミッションを探してパターンを見つける 手動（小さいデータ）と一致するよ！ Query Flow GraphをQRTでアノテート レコメンドをQFG上のランダムウォークでやる ...
  • Maximizing the Spread of Cascades Using Network Design
    Maximizing the Spread of Cascades Using Network Design Daniel Sheldon, Bistra Dilkina, Adam N. Elmachtoub, Ryan Finseth, Ashish Sabharwal, Jon Conrad, Carla P. Gomes, David Shmoys, William Allen, Ole Amundsen, William Vaughan UAI 2010 We apply our model to a sustainability problem that is part of an ongoing collaboration with The Conservation Fund to optimize the conservation of ...
  • UBLF: An Upper Bound Based Approach to Discover Influential Nodes in Social ...
    UBLF An Upper Bound Based Approach to Discover Influential Nodes in Social Networks Chuan Zhou, Peng Zhang, Jing Guo, Xingquan Zhu, Li Guo ICDM 2013 概要 CELFは最初のiterationが遅い！ もうちょっとだけ早くするんじゃ 大まかな見積もりを行列計算でやる タイトかは分からんが正しい上界が出る 上界順にMonte-Carloして、それが最上位って分かったら抜ける シミュレーション数95%カット 速度は2~5倍(´・ω・`) 提案手法 上界の見積もり方 Pr_{S,t}[v] Sが時刻tにvをactivat...
  • On minimizing budget and time in influence propagation over social networks
    On minimizing budget and time in influence propagation over social networks Amit Goyal, Francesco Bonchi, Laks V. S. Lakshmanan Social Network Analysis and Mining (SNAM) 2012 MINTSS (minimum target set selection) 入力 閾値η 出力 σ(S)≧ηなる最小サイズのS 提案手法 貪欲算法 σ(S)＜η-εの間，増量（min{σ(S+t),η}で考える）が最大の頂点をSに追加 定理1 貪欲算法で双基準近似 σ(S)≧η-ε |S|≦(1+ln(n/ε))OPT 関...
  • Influence Maximization in Social Networks When Negative Opinions May Emerge ...
    Influence Maximization in Social Networks When Negative Opinions May Emerge and Propagate Wei Chen, Alex Collins, Rachel Cummings, Te Ke, Zhenming Liu, David Rincon, Xiaorui Sun, Yajun Wang, Wei Wei, Yifei Yuan SDM 2011 概要 商品の質が低かったらdisる人も出るよねーをモデル化 質をパラメータに含めたNegative Opinion付き positiveな人数が目的関数ならsubmodularは保たれる 速い手法を作って実験してみたよ Independent Cascade Mode...
  • Influence and Correlation in Social Networks
    Influence and Correlation in Social Networks Aris Anagnostopoulos, Ravi Kumar, Mohammad Mahdian KDD 2008 概要 社会的な繋がりは大事ですよ 相関（似た行動）を引き起こすのは、「社会影響」の所為？ 同類性とか他の色々な要素があって紛らわしい 単純なテストを考案 Flickrで調べたら、相関はあるけど影響の所為ではない 導入とか 既存研究「Flickrで友達同士のタグの語彙が似ている」 相関の源は？ influence 友達の最近の行動に引き起こされる homophily 同じゲームを持っている人は友達になりやすい e...
  • Selecting Information Diffusion Models over Social Networks for Behavioral ...
    Selecting Information Diffusion Models over Social Networks for Behavioral Analysis Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda ECML PKDD 2010 概要？ こっちではAsIC,AsLTモデルと言っているが， Learning Continuous-Time Information Diffusion Model for Social Behavioral ...とほぼ同じっぽいぞ…？ ECMLPKDD 情報拡散 情報拡散モデル 2014-09-14 04 08 53 (Sun)
  • IMGPU: GPU-Accelerated Influence Maximization in Large-Scale Social Networks
    IMGPU GPU-Accelerated Influence Maximization in Large-Scale Social Networks Mo Li, Zhenjiang Li, Longfei Shangguan, Shaojie Tang, and Xiang-Yang Li TPDS 2014 概要 influence maximizationのGPUを取り入れたよ 既存手法の60倍速くなったよ IMGPU Bottom-Up Traversal Algorithm (BUTA) 元のグラフから沢山ランダムグラフを作る 各頂点のレベルを定義 末端までの最長距離 レベルで並列化するよ SCC内は全部同じなのでつぶすよ σ_S(u) =...
  • COMMIT: A Scalable Approach to Mining Communication Motifs from Dynamic Networks
    COMMIT A Scalable Approach to Mining Communication Motifs from Dynamic Networks Saket Gurukar, Sayan Ranu, Balaraman Ravindran SIGMOD 2015 概要 テンポラルネットワーク上で頻出するモチーフを抽出したい 次数列に変換，部分列マイニングで絞る Frequent subgraph mining A- B(1)とB- C(2) A- B(2)とB- C(1) 違うお グラフ同型問題的なので，時間的関係を考慮するのはちょいやばめ？ マイニング的手法…厳密でない 定義 辺はある時刻に瞬間的に発生 $$ |t_i - t_...
  • Information Propagation Game: a Tool to Acquire Human Playing Data for ...
    Information Propagation Game a Tool to Acquire Human Playing Data for MultiPlayer Influence Maximization on Social Networks Hung-Hsuan Chen, Yan-Bin Ciou, Shou-De Lin KDD 2012 概要だけ アプリケーションの話だったでござる competitiveなモデル 交互に頂点を選んで行ったり，先手がk頂点選んでから後手がk頂点選ぶとか こういうのをゲームのアプリケーションとして色々やってみる 特に面白い点は無かった KDD 影響最大化 情報拡散 2014-06-18 17 17 19 (Wed)
  • Minimizing the Spread of Contamination by Blocking Links in a Network
    Minimizing the Spread of Contamination by Blocking Links in a Network Masahiro Kimura, Kazumi Saito, Hiroshi Motoda AAAI 2008 概要 タイトルまんまの論文 汚染最小化問題 目的関数は各頂点のσの平均 既存の研究（Kempe依然）では，出次数の大きい順に頂点を消していけば大体良いとしてた 今回は辺を消す 問題定義 min 1/|V|Σσ(v) Eからk辺取り除ける 提案手法 最も目的関数が小さい辺を選ぶ貪欲アルゴリズム σの計算がやばい この著者らが考えたBond Percolationで高速化 実験 ...
  • Super mediator - A new centrality measure of node importance for information ...
    Super mediator - A new centrality measure of node importance for information diffusion over social network Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda Information Sciences 2015 メモ Uncorrected Proof 概要 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 super mediator 消すとσが下がる 色々な中心性との違いを実験的に見る 定義 Data-driven super mediator ある頂点の拡散過程を沢...
  • The query-flow graph: model and applications
    The query-flow graph model and applications Paolo Boldi, Francesco Bonchi, Carlos Castillo, Debora Donato, Aristides Gionis, Sebastiano Vigna CIKM 2008 概要 query-flow graph q_i→q_j 同セッションで計算されやすいよ！w(q_i,q_j)はその確率 問題 でかい、ノイズ、定式化、あいまい、疎、などつらぽよ 応用 logical session intertwined query chainsを見つける query recommendation Random walk with res...
  • Scalable Similarity Estimation in Social Networks: Closeness, Node Labels, ...
    Scalable Similarity Estimation in Social Networks Closeness, Node Labels, and Random Edge Lengths Edith Cohen, Daniel Delling, Fabian Fuchs, Andrew V. Goldberg, Moises Goldszmidt, Renato F. Werneck COSN 2013 背景 直径が小さいグラフで最短路を求める意味はあるのか？ そこを考えよう！ 概要 最短路ベースの頂点間関連性 RWR, SimRank, Resistance dsitance, … この論文 色々提案して、その計算、既存の関連性との比較 神か A...
  • Debunking the Myths of Influence Maximization: An In-Depth Benchmarking Study
    Debunking the Myths of Influence Maximization An In-Depth Benchmarking Study SIGMOD 2017 概要だけ 提案されたきた影響最大化の手法は本当に効率的なのか？ 比較手法 CELF, CELF++, TIM+, IMM, PMC, StaticGreedy, LDAG, SIMPATH, EaSyIM, IRIE, IMRANK 徹底的な実験を決行 個々の論文の著者の主張は間違っている！！ • PMC [39] PMC establishes itself as the only technique that consistently provides high spread and scales for bot...
  • Delineating Social Network Data Anonymization via Random Edge Perturbation
    Delineating Social Network Data Anonymization via Random Edge Perturbation Mingqiang Xue, Panagiotis Karras, Chedy Raissi, Panos Kalnis, Hung Keng Pung CIKM 2012 概要 random edge perturbation によるグラフの匿名化 上を攻撃する手法 グラフの特徴量を推定 Random Edge Perturbation 辺を確率μで独立に足したり消したりする XORってこと denseになるけどいいや 色々推定 ※μは公開するとして良い 密度 μが分かるので、て...
  • The Price of Stability for Undirected Broadcast Network Design with Fair ...
    The Price of Stability for Undirected Broadcast Network Design with Fair Cost Allocation is Constant Vittorio Bilò, Michele Flammini, Luca Moscardelli In FOCS 2013 ブロードキャストゲーム nプレイヤー s1,…sn 1ゴール t 各々はsi- tを目指す プレイヤーiのコスト Σ_e c(e)/(eを使った人数) 例えばケーブルだったら、皆でコストを等分配 各プレイヤーのコストの総和が社会的コスト このゲームにはNash均衡がある cost Nash均衡 / cost 社会的最適 Contri...
  • Reducing Social Network Dimensions Using Matrix Factorization Methods
    Reducing Social Network Dimensions Using Matrix Factorization Methods Václav Snášel, Zdenek Horák, Jana Kocıbová, Ajith Abraham ASONAM 2009 概要だけ グラフを小さくしたい concept lattice(概念束)なるものがあるらしい Formal concept analysis(形式概念分析)と特異値分解 ASONAM 概念束 特異値分解 2014-09-21 01 47 31 (Sun)
  • Cost-effective Outbreak Detection in Networks
    Cost-effective Outbreak Detection in Networks Jure Leskovec, Andreas Krause, Carlos Guestrin, Christos Faloutsos, Jeanne VanBriesen, Natalie Glance KDD 2007 概要 outbreak detection問題を考える 色々あるけど目的関数はsubmodularになるのが多い 貪欲アルゴリズムで近似だ！ しかもsubmodularityを活かした高速化手法+online boundも考案 安定のLeskovecといったところか Outbreak detection モチベーション グラフ上でのカスケードを検知したい！ 水質汚染 ...
  • Topic-aware Social Influence Propagation Models
    Topic-aware Social Influence Propagation Models Topic-aware Social Influence Propagation Models Nicola Barbieri, Francesco Bonchi, Giuseppe Manco Yahoo! Research Barcelona ICDM 2012 概要 トピックを考慮したモデルにICとLTを拡張 期待値最大化でパラメータを見積もる 上のモデルは大変なので，ちょっとパラメータ数を減らしたモデルを考案 実験して普通のICより良かった Topic-awareモデル Topic-aware Independent Cascade Model (TIC) z...
  • Efficient Algorithms for Public-Private Social Networks
    Efficient Algorithms for Public-Private Social Networks Flavio Chierichetti, Alessandro Epasto, Ravi Kumar, Silvio Lattanzi, Vahab Mirrokni KDD 2015 概要 ベストペーパー ユーザ毎に「公開ネットワーク∪ユーザの秘匿ネットワーク」で問題を解きたい めっちゃ色々な問題に対して考えたよ 動機付け ソーシャルネットワーク上のプライバシー（の例） ユーザが友達をプライベートに設定 そのユーザ-友達間の辺はそのユーザにしか見えない ユーザがプライベートグループを作る クリークがグループ外からは見えない 証拠 ...
  • Maximizing Submodular Set Function with Connectivity Constraint: Theory and ...
    Maximizing Submodular Set Function with Connectivity Constraint Theory and Application to Networks Tung-Wei Kuo, Kate Ching-Ju Lin, Ming-Jer Tsai Research Center for Information Technology Innovation（資訊科技創新研究中心） National Tsing Hua University（國立清華大學） INFOCOM 2013 概要 ワイヤレスネットワークのルーターの設置問題 submodular関数で表せる さらにルーターは連結であるという制約を追加 この設定でも近似アルゴリズムが設計できる 1...
  • On a Routing Problem Within Probabilistic Graphs ...
    On a Routing Problem Within Probabilistic Graphs and its Application to Intermittently Connected Networks Joy Ghosh, Hung Q. Ngo, Seokhoon Yoon, Chunming Qiao INFOCOM 2007 概要だけ 問題 確率的有向グラフからk辺だけ残し、s-t間到達可能確率を最大化せよ 色々応用があるよ 近似計算 最短路木を作る＋tへの辺を戻す、下限が簡単に計算出来る 最適化手法 最短路を取ってきて貪欲に追加していく それっぽい現実の設定で上手く動きました まとめ とても通信ネットワーク感があった アルゴリズム的な面白さはほぼ無し ...
  • Diffusion Centrality in Social Networks
    Diffusion Centrality in Social Networks Chanhyun Kang, Cristian Molinaro, Sarit Kraus, Yuval Shavitt, V.S. Subrahmanian ASONAM 2012 概要（だけ） Degree, Betweenness, Stress, Closeness, Eigenvectorなどの中心性は何が伝わるかとかあんま考えていない そういうのを考慮した中心性 Diffusion Centrality 頂点・辺が述語（何が伝わるかみたいな）をもっている 色々性質があるので，何がどういう確率で伝わるかみたいなのをかなり細かく定義している 拡散過程の定義がもはや読んでない これで中心性を速く求める手法を作った...
  • Modeling Information Diffusion in Implicit Networks
    Modeling Information Diffusion in Implicit Networks Jaewon Yang, Jure Leskovec ICDM 2010 概要 基本的にunderlyingなグラフは分からん グラフ構造っぽいのを使わずにモデリング Linear Influence Model Linear Influence Model 定式化 仮定 uがアクティブになった時刻 これだけ、リンク関係は謎 V(t) 時刻tに情報に言及した頂点の数 I_u(l) 頂点uが言及してから影響を受けてl時間後の言及した頂点の数 A(t) 時刻tまでにアクティブになった頂点の集合 M_u,k(t) 時刻tまでにuがアクテ...
  • Faster Random Walks By Rewiring Online Social Networks On-The-Fly
    Faster Random Walks By Rewiring Online Social Networks On-The-Fly Zhuojie Zhou, Nan Zhang, Zhiguo Gong, Gautam Das ICDE 2013 概要 ランダムウォークでサンプリングしたい！ Third party（全データが無いのでAPIとかでとってくる でも、変なところにはまりやすい（孤立したコミュニティっぽいところ 辺を消したり付け替えたりして、conductanceを大きくする ランダムウォークなので、今見てる頂点の近傍だけから操作を行う 定常状態に速く収束する！（mixing timeが小さい 貢献 グラフトポロジーを変化させ、サンプリングを効率的にする、という「問題...
  • Learning Diffusion Probability based on Node Attributes in Social Networks
    Learning Diffusion Probability based on Node Attributes in Social Networks Kazumi Saito, Kouzou Ohara, Yuki Yamagishi, Masahiro Kimura, Hiroshi Motoda ISMIS 2011 概要 拡張した情報拡散モデル 時間遅延付き 頂点属性付き（新しい） パラメータ学習を提案 人口データで実験 上手くいった！ AsICモデル 実際の情報拡散は離散時間なワケがない p_uv 伝播確率 r_uv 遅延時間のパラメータ 遅延時間は指数分布 頂点属性 頂点vはJ個の属性を持つ，j番目はv...
  • A Data-Based Approach to Social Influence Maximization
    A Data-Based Approach to Social Influence Maximization Amit Goyal, Francesco Bonchi, Laks V. S. Lakshmanan VLDB 2012 概要 Data-Basedの意味：伝播確率をデータから推定するのではなく、直接σを推定する Credit Distribution Modelというモデルを提案 NP-hardでsubmodular σ_CDでの最大化が良いし速い！！ 何でこんなことになったのか いろんなモデルを使って実験してみよう weighted cascade model trivalency model uniform IC model EMアルゴリズ...
  • Sampling Community Structure
    Sampling Community Structure Arun S. Maiya, Tanya Y. Berger-Wolf WWW 2010 概要 expander graphのコンセプトによるコミュニティのサンプリング手法 コミュニティ検出で推論っぽいこと？もできるらしい 問題 X(S) = |N(S)|/|S| 隣接頂点数/頂点数 サイズkのサンプルSがcommunity representative sample minimize D[P_S(G(S)), P_S(G)] D[,]は分割に対する距離尺度 P_S(G)はGを使って作られた分割 手法 X(S)の最小化もあるけれどそうではなくて、最大のサンプルを見つ...
  • Resampling-based Predictive Simulation for Identifying Influential Nodes ...
    Resampling-based Predictive Simulation for Identifying Influential Nodes over Social Network 社会ネットワーク上の強影響度ノード同定のためのリサンプリングに基づく予測シミュレーション法の提案 Kouzou Ohara, Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Hiroshi Motoda JSAI 2014 概要 ICモデルのシミュレーションは何回やればいいの？ 真の影響度との誤差を知りたいけれど，真値が分からない leave-N-out 交差検証 |S|回シミュレートした $$ \bar{A}_S(v) $$ 試行集合Sに対するvの影響度の平均値 パラメータNについて↓で...
  • Quick Detection of High-degree Entities in Large Directed Networks
    Quick Detection of High-degree Entities in Large Directed Networks Konstantin Avrachenkov, Nelly Litvak, Liudmila Ostroumova Prokhorenkova, Eugenia Suyargulova ICDM 2014 概要 準線形時間で高次数の頂点を同定したい！ 問題 |V|より遥かに小さいAPI呼び出しで人気ユーザを知る 人気…高次数 API ユーザを一様ランダムに選ぶ ユーザ1人の入次数 ユーザ1人の出辺 ホントは1回当たり5000本 提案手法 S ← n1頂点をランダムに選ぶ Sの出辺を...
  • Tight Bounds for Influence in Diffusion Networks and Application to Bond ...
    Tight Bounds for Influence in Diffusion Networks and Application to Bond Percolation and Epidemiology Rémi Lemonnier, Kevin Scaman, Nicolas Vayatis NIPS 2014 概要だけ 情報拡散のサイズの期待値のバウンドが欲しい ネットワーク科学方面の結果は辺確率が一様の場合 拡散モデル 離散時間情報カスケード いつもの 連続時間情報カスケード 遅延時間の分布、T→∞だけ考える ランダムグラフ 到達可能なら拡散 無限時間後なので、ぶっちゃけ同じ（補題1） Hazard matrix ...
  • Influence at Scale: Distributed Computation of Complex Contagion in Networks
    Influence at Scale Distributed Computation of Complex Contagion in Networks Brendan Lucier, Joel Oren, Yaron Singer KDD 2015 発表者はJoel Oren 概要 ICモデルでのσの推定 新しい標本 高確率・高精度で頂点集合の影響拡散を求める手法 MapReduceで分散も グラフはでかいので分割，クエリを打っていく Q. どのくらいのクエリが必要？ 適当な設定でクエリ計算量の下限 実験してMCより良い 予備知識 link-serverモデル [Bar-Yossef, Mashiach, CIKM 08]...
  • Make It or Break It: Manipulating Robustness in Large Networks
    Make It or Break It Manipulating Robustness in Large Networks Hau Chan, Leman Akoglu, Hanghang Tong SDM 2014 yamaguchiyutoさんのまとめ http //yamaguchiyuto.hatenablog.com/entry/2014/05/04/120705 概要 グラフの頑健性の研究 測定する 追跡する 操作する 比較する 色々な尺度 最大の連結成分の大きさ 逆最短経路長 代数的連結性 (algebraic connectivity) 理想は完全グラフ O(n^2)は現実的に無理 応用...
  • @wiki全体から「Recommendations to Boost Content Spread in Social Networks」で調べる

更新順にページ一覧表示 | 作成順にページ一覧表示 | ページ名順にページ一覧表示 | wiki内検索