메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고윤용 (한양대학교) 조경재 (한양대학교) 김상욱 (한양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.10
발행연도
2017.10
수록면
1,105 - 1,111 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.10.1105

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
영향력 최대화란 소셜 네트워크에서 최대의 영향력을 갖는 k개의 시드(seed) 노드로 이루어진 집합을 선출하는 문제이다. 이 문제를 해결한 기존 방법들이 갖는 가장 큰 문제는 시드 집합을 선출하는데 너무 많은 시간이 소요된다는 점이다. 이러한 성능 문제는 미시적, 거시적 두 가지 측면에서 발생한다. 본 논문은 미시적, 거시적 측면의 성능 문제 동시에 해결하는 효율적인 영향력 최대화 방안을 제안한다. 또한, 양질의 시드 집합을 선출하기 위한 새로운 경로 기반 커뮤니티 탐지 기법을 제안한다. 네 가지 실세계 데이터를 이용한 실험을 통해, 제안하는 방안이 미시적, 거시적 측면의 문제를 모두 해결하는 동시에 양질의 시드 집합을 선출함을 확인하였다.
#소셜 네트워크 #정보 파급 #영향력 최대화 #커뮤니티 탐지 기법 #social network #information diffusion #influence maximization #community detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
D. Kempe, J. Kleinberg, and ´E. Tardos, Maximizing the spread of influence through a social network, Proc. of the ninth ACM SIGKDD, pp. 137-146, 2003. W. Chen, C. Wang, and Y. Wang, Scalable influence maximization for prevalent viral marketing in large-scale social networks, Proc. of the 16th ACM SIGKDD, pp. 1029?1038, 2010. W. Chen, Y. Wang, and S. Yang, Efficient influence maximization in social networks, Proc. of the 15th ACM SIGKDD, pp. 199?208, 2009. W. Chen, Y. Yuan, and L. Zhang, Scalable influence maximization in social networks under the linear threshold model, Proc. of the 10th IEEE ICDM, pp. 88?97, 2010. A. Goyal, W. Lu, and L. V. Lakshmanan, Simpath: An efficient algorithm for influence maximization under the linear threshold model, Proc. of the 11th IEEE ICDM, pp. 211?220, 2011.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

머신러닝 기법을 이용한 안드로이드 악성코드 탐지 기법
민승욱 ,  조형진 ,  신진섭 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2012 .06
소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 이용한 핫 토픽 예측 기법
노연우 ,  임종태 ,  복경수 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017 .04
Hybrid Recommendation System of Qualitative Information Based on Content Similarity and Social Affinity Analysis
김명훈 ,  김상욱 Journal of KIISE 2016 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0