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저자정보
Ashis Talukder (경희대학교) Anupam Kumar Bairagi (경희대학교) Do Hyeon Kim (경희대학교) Choong Seon Hong (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.11
발행연도
2018.11
수록면
1,203 - 1,209 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.11.1203

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

Reverse Influence Maximization for the Competitive Market in Dynamic Social Networks
Ashis Talukde ,  Sa ,  de 외 5명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료

2018

Reverse Path Activation-based Reverse Influence Maximization in Social Networks
Ashis Talukde ,  Anupam Kuma ,  Bai 외 3명 Journal of KIISE 2018.11 학술저널
Epidemiological Reverse Influence Maximization in Social Networks with Negative Influencing
Ashis Talukde ,  Choong Seon Hong 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료

2017

Active Reverse Path Based Reverse Influence Maximization in Social Networks
Ashis Talukde ,  Choong Seon Hong 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료

초록· 키워드

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영향력 극대화(Influence Maximizaion)기법은 소셜 네트워크에서 바이럴 마케팅에 대한 영향력 있는 사용자를 찾는 것을 다루지만, 역방향 영향력 극대화(Reverse Influence Maximizaion) 기법은 영향 비용 극대화 영역의 새로운 연구 방향으로 기회비용을 처리한다. 영향력 극대화 기법은 이러한 시드노드를 대상으로 네트워크에서 영향이 극대화되는 방식으로 작은 시드 집합을 추정한다. 일반적으로 시드노드는 영향력 극대화 문제에서 처음에 활성화되는 노드로 가정한다. 그러나, 우리는 활성화 된 노드가 추후 활성화 될 외부 노드에 영향을 주는 것과 유사한 방식으로 다른 노드의 영향을 받아야한다고 주장한다. 역방향 영향력 극대화 문제는 모든 시드 노드를 활성화하기 위해 활성화해야하는 최소 노드 수로 정의되는 시드 비용을 찾는 문제이다. 이에 본 논문에서는 최소 기회 비용을 찾기 위해 Active Reverse Path 기반 역방향 영향력 극대화 모델을 제안한다. 본 모델은 Voting 모델과 전통적인 Independent Cascade 모델을 기반으로 한다. 아울러 잘 알려진 세 가지 소셜 네트워크의 실제 데이터 셋을 활용하여 모델을 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 제안하는 모델이 기존 역방향 영향력 극대화 모델보다 우수한 성능을 보였다.
#영향력 극대화 #역방향 영향력 극대화 #기회 비용 #재배 비용 #influence maximization #reverse influence maximization #opportunity cost #seeding cost

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Problem Formulation
4. Active Reverse Path (ARP-RIM) Model
5. Performance Evaluation
6. Conclusion
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
D. Kempe, J. Kleinberg, and E. Tardos, Maximizing the Spread of Influence Through a Social Network, Proc. of the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining 2003, pp. 137-146, 2003. A. Talukder, M. G. R. Alam, A. K. Bairagi, S. F. Abedin, M. A. Layek, H. T. Nguyen, and C. S. Hong, A Cost Optimized Influence Maximization in Social Networks, Proc. of the 19th IEEE Asia- Pacific Network Operations and Management Symposium (APNOMS 2017), pp. 354-357, 2017. A. Talukder, M. G. R. Alam, H. T. Nguyen, and C. S. Hong, A Cost Optimized Reverse Influence Maximization in Social Networks, Proc. of the IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS 2018), 2018. Windheim, M., Greve, E. and Krause, D., Decisive Economies and Opportunity Cost of Modular Product Structure Alternatives: An Empirical Case Study, Proc. of the IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), pp. 1636-1640, 2017. H. Zhang, S. Mishra, M. T. Thai, J. Wu, and Y. Wang, Recent Advances in Information Diffusion and Influence Maximization in Complex Social Networks, Journal of Opportunistic Mobile Social Networks, Vol. 37, No. 1.1, 2014.

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