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todo314 @ ウィキ内検索 / 「Which Targets to Contact First Maximize Influence over Social Network」で検索した結果

• Which Targets to Contact First to Maximize Influence over Social Network
  Which Targets to Contact First to Maximize Influence over Social Network ソーシャルネットワーク上での影響を最大化するターゲットノード Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Kouzou Ohhara, Hiroshi Motoda 概要だけ ちょっと違う影響最大化 G=(V,E),kに追加で 外部頂点x，辺確率r_xvが与えられる 頂点をk個選んでσ({x})を最大化 まとめ 当たり前だよなぁ？ JSAI 影響最大化 2014-09-26 23 02 31 (Fri)
• 論文一覧
  ...g ... Which Targets to Contact First to Maximize Influence over Social Network 他分野 Econometrica The Network Origins of Aggregate Fluctuations PLoS ONE Social Network Sensors for Early Detection of Contagious Outbreaks Proceedings of the National Academy of Sciences PNAS Dynamic social networks promote cooperation in experiments with humans Sp...
• 気になった論文
  ... Many and Which Ones? GUISE Uniform Sampling of Graphlets for Large Graph Analysis Diffusion of Information in Social Networks Is It All Local? Detecting Anomalies in Bipartite Graphs with Mutual Dependency Principles Reconstructing Graphs from Neighborhood Data Sequential Network Change Detection with Its Applications to Ad Impact Relation Analysis Nested Subtree Hash...
• 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...
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  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...
• 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...
• 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...
• Personalized Influence Maximization on Social Networks
  Personalized Influence Maximization on Social Networks Jing Guo, Peng Zhang, Chuan Zhou, Yanan Cao, Li Guo 中国科学院の人たち CIKM 2013 概要 influence maximizationの亜種を考案 特定のノードにinfluenceする確率を上げたい この問題設定における性質とかを挙げてアルゴリズムを設計 普通のと、それの高速化と、ヒューリスティクスっぽいの ベースラインを比較していいことを示した 問題 目的関数 $$ R_w(U) = \mathbb{E}^U[1_{\{w \in X\}}] $$ ターゲットwがUによりinfluence...
• 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...
• 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)
• Sparsification of Influence Networks
  Sparsification of Influence Networks Michael Mathioudakis, Francesco Bonchi, Carlos Castillo, Aristides Gionis, Antti Ukkonen KDD 2011 概要 Yahoo! Research, Barcelonaの方々 尤度最大化という観点で辺をk本残す問題を提案 近似がNP-hard 最適解は頑張ってDPできる 貪欲アルゴリズムを提案（最適解に近い） 実験したら最強 influence maximizationにも使えるよ！ モデル とりあえず，トレースから確率を推定したい カスケードのトレースは頂点と時刻のペアの列とする (v,t)につい...
• 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...
• 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 ...
• How to Influence People with Partial Incentives
  How to Influence People with Partial Incentives Erik D. Demaine, MohammadTaghi Hajiaghayi, Hamid Mahini, David L. Malec, S. Raghavan, Anshul Sawant, Morteza Zadimoghadam WWW 2014 概要 今までのinfluence maximizationは二者択一だった 実際には中間があるので，そういうモデルを作ったよ 分数版は積分版との違い モデル 積分影響モデル(integral influence model) Mossel and Rochの提案 f_v 2^V→[0,1] 辺を含んだ集合関数 ...
• Maximizing Influence in an Ising Network: A Mean-Field Optimal Solution
  Maximizing Influence in an Ising Network A Mean-Field Optimal Solution Christopher W. Lynn, Daniel D. Lee NIPS 2016 概要 Isingモデル上の影響最大化 意見＝スピン、外部影響＝外部磁場、影響力＝J 相互作用の反復による意見の「平衡」状態 平均場近似で解く 外部磁場に対して滑らかかつ凹になる十分条件 平均場の安定非負定常分布の存在に関する条件 実験もしたよ 問題定式化 Ising influence maximization $$ \Pr[\sigma_i(t+1) \mid \sigma(t)] = \frac{\exp\Bigl( \...
• 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...
• 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...
• 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...
• 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...
• Maximizing Influence in a Competitive Social Network: A Follower's Perspective
  Maximizing Influence in a Competitive Social Network A Follower s Perspective Tim Carnes, Chandrashekhar Nagarajan, Stefan M. Wild, Anke van Zuylen ICEC 2007 概要 既に敵対するカスケードが広がっている時に，自分はどうシード集合を選択するか 2つのモデルを提案 NP-hardだけど1-1/e近似可能 モデル Aが自分で，Bが敵 I_B すでにBのシード集合 σ(I_A | I_B)が最大となるI_Aを選びたい ベースはICモデルと同じランダムグラフを考える E_a 残った辺 カスケードの仕...
• 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 ...
• 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...
• Computing and maximizing influence in linear threshold and triggering models
  Computing and maximizing influence in linear threshold and triggering models Justin T. Khim, Varun Jog, Po-Ling Loh NIPS 2016 概要 影響拡散の上下限を新たに作ったよ！ LTモデルとTriggeringモデル 下限は単調劣モジュラなので、最大化できて良い解になる 主結果 LTモデル 上限 $$ \leq |A| + \mathbf{b}_{\bar{A}}^\top (\mathbf{I}-\mathbf{B}_{\bar{A}\bar{A}})^{-1} \mathbf{1}_{\bar{A}} $$ An Upper Bound based Greed...
• 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...
• Learning Continuous-Time Information Diffusion Model for Social Behavioral ...
  Learning Continuous-Time Information Diffusion Model for Social Behavioral Data Analysis Kazumi Saito, Masahiro Kimura, Kouzou Ohara, Hiroshi Motoda ACML 2009 概要 Continuous-Time Independent Cascade Model r_uv 時間遅延パラメータ κ_uv 伝播確率 時刻tでuがactiveになったら， vを時刻t+δに確率κ_uvでactiveにする δはr_uvからきまる指数分布 学習したいパラメータ パラメータはrとκ カスケードの観測データD_Mは各頂点がactiveになっ...
• Mining Social Networks Using Heat Diffusion Processes for Marketing ...
  Mining Social Networks Using Heat Diffusion Processes for Marketing Candidates Selection Hao Ma, Haixuan Yang, Michael R. Lyu, Irwin King CIKM 2008 概要 熱拡散過程によるモデリング 3つの拡散モデル，3つのアルゴリズム 製品採択に時間を入れる クラスタ（係数）を反映 正負の意見を伝える 熱拡散モデル 当然，物理現象 分類，次元削減とかに使われている 開発者・ターゲットは熱源として振る舞い，一杯熱を持ってる で，どんどん広がっていく f_t(x,t)=Δf(x,t) f(x,t) 時刻t...
• 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 ...
• 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...
• Why approximate when you can get the exact? Optimal Targeted Viral Marketing ...
  Why approximate when you can get the exact? Optimal Targeted Viral Marketing at Scale Xiang Li, J. David Smith, Thang N. Dinh, My T. Thai INFOCOM 2017 概要 普通に厳密解目指すんで、オレ。 RR集合をサンプルしてからMaxCover部分を整数計画ソルバで解く 得られた結果の精度を保証するのがミソ 普通の いわゆるtwo-stage stochastic programmingを使った場合 各サンプルがO(m)サイズ 信頼区間だけなのが嫌だ $$(\epsilon,\delta)$$近似を保証するサンプルサイズが良く分からん ...
• Revenue Maximization in Incentivized Social Advertising
  Revenue Maximization in Incentivized Social Advertising Çigdem Aslay, Francesco Bonchi, Laks V. S. Lakshmanan, Wei Lu VLDB 2017 概要 Viral Marketing Meets Social Advertising Ad Allocation with Minimum Regret VLDB 15の続き感 Incentivized ユーザにも収入の分け前を上げる設定 単調劣モジュラ最大化 with 分割マトロイド制約 (for 広告-シード配置) and 劣モジュラナップサック制約 (for 各広告主の予算) 2つの近似手法を提案して、RISで高速化 定式化 ...
• Reciprocity in Social Networks with Capacity Constraints
  Reciprocity in Social Networks with Capacity Constraints Bo Jiang, Zhi-Li Zhang, Don Towsley KDD 2015 概要 相互性（双方向辺の割合）が知りたい 双方向辺数最大化問題 NP-hard 3-pathを調整するヒューリスティクス 上限とか考える 実験的考察 実際のネットワークのいくつかは上限に凄く近い ヒューリスティクスが意外と良い 動機付け スウェーデンのWikipedia 相互性 21% …これは大きいか？ ランダムグラフ 0% …よく分からん （次数制限の下の）上限 28% …21%は凄そう 逆に 90% …...
• Anytime Influence Bounds and the Explosive Behavior of Continuous-Time ...
  Anytime Influence Bounds and the Explosive Behavior of Continuous-Time Diffusion Networks Kevin Scaman, Rémi Lemonnier, Nicolas Vayatis NIPS 2015 概要だけ Tight Bounds for Influence in Diffusion Networks and Application to Bond ...の続き Hazard matrixを拡張するために、Laplace変換を導入した定義をしている 証明しているもの ある時刻での影響拡散の上限 Critical time（いつ拡散がでかくなるか）の下限 特定の確率設定や、SIRモデルでの応用 先...
• A Graph Minor Perspective to Network Coding: Connecting Algebraic Coding ...
  A Graph Minor Perspective to Network Coding Connecting Algebraic Coding with Network Topologies Xunrui Yin, Yan Wang, Zongpeng Li, Xin Wang, Xiangyang Xue INFOCOM 2013 ぶっちゃけ良く分からない Network Coding 例えば、2つのソースが2つの頂点にそれぞれAとBを送信する 辺はAとBの演算結果1つだけしか送信できない A+BとAを受け取ったら、Bを復元できる こんなかんじで上手く情報を伝えたい これの一般化を考えている？ NC-Minor Conjecture Multicast network GがK_{...
• 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 ...
• 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 ...
• 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 ...
• 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...
• Estimating Clustering Coefficients and Size of Social Networks via Random Walk
  Estimating Clustering Coefficients and Size of Social Networks via Random Walk Stephen J. Hardiman, Liran Katzir In WWW 2013 メモ Liran KatzirはMSR Israel 概要 ランダムウォークでクラスタ係数と頂点数を見積もる 全体をとってくるのが厳しい用 ちょっとタイムリー 既存手法よりかなり良い 近似が指数関数的によくなる（ランダムウォークの長さの 頂点のIDと、隣接リスト（次数）さえわかれば良い しかも前と後の1つずつだけ覚えていれば計算可能 問題 global clustering coefficien...
• 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...
• The complexity of influence maximization problem in the deterministic linear ...
  The complexity of influence maximization problem in the deterministic linear threshold model Zaixin Lu, Wei Zhang, WeiliWu, Joonmo Kim, Bin Fu Journal of Combinatorial Optimization 2012 概要だけ linear threshold modelのしきい値を固定したバージョンを考える 近似の難しさ しきい値を固定するとσは多項式時間で求められる 当たり前。なぜO(n^2)で求めている？ 何でこんなことをしたのか若干謎
• 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...
• 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...
• 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...
• 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)
• 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...
• 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]...
• Rounded Dynamic Programming for Tree-Structured Stochastic Network Design
  Rounded Dynamic Programming for Tree-Structured Stochastic Network Design Xiaojian Wu, Daniel Sheldon, Shlomo Zilberstein AAAI 2014 Xiaojian WuにはAAAIでお会いした このグループはあくまでStochastic Network Designとして捉えているっぽい（影響最大化も） 概要 有向木上の確率的ネットワーク設計に対する丸め動的計画法 河のネットワークでの状況を想定できるらしい FPTASでO(n^2/ε^2)だけど実験的にはもう少し速い（し精度も良い） 動機付けとか リバーネットワーク(?)の階層的構造を木構造で表現 その応...
• Online Topic-aware Influence Maximization Queries
  Online Topic-aware Influence Maximization Queries Cigdem Aslay, Nicola Barbieri, Francesco Bonchi, Ricardo Baeza-Yates Yahoo Labs Barcelona EDBT 2014 概要 トピック付き影響最大化クエリ アイテム毎にトピックの重みが付いている 少量のクエリに対する答えを索引にしておく 問題定義 p_e^z トピックzに対する辺の確率 γ_i アイテムiに対するトピックの重みベクトル アイテムiのベクトルは p^i = Σ_z γ^z*p^z アイテム毎に確率が変わるけど，その上で影響最大化 枠組み H ...
• Influence analysis of information diffusion focusing on directed networks
  Influence analysis of information diffusion focusing on directed networks 有向ネットワークの構造が情報拡散に与える影響の分析 Shohei Usui, Fujio Toriumi, Takatsugu Hirayama, Kenji Mase JSAI 2014 概要だけ 有向グラフで色々なパラメータを変化させるとどうなるか？ パラメータ例 相互リンクの割合 到達可能な頂点数の総和 出次数と入次数の相関係数 次数のベキ指数 実験結果 AID Σ_v σ(v)/n 出次数と入次数の相関が高いとAIDが高い 解釈 情報発信能力と情報収集能力が共に高い頂点が多いと情報拡散能力の高いグラフ...
• 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...
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