도움말

소셜 네트워크 내 경쟁 집단에의 영향력 최대화 기법

Influence Maximization against Social Adversaries
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제21권 제1호, 2015.01, 40-45 (6 pages)
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 113건
피인용수 : 0건
분야내 활용도 : 14%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
최근 온라인 소셜 네트워크의 성장에 따라, 영향력 최대화 기법을 활용한 다양한 마케팅 기법들이 소개되고 있다. 하지만 지금까지 네트워크 구성이 감춰진 경쟁 집단들이 존재하는 환경에서 영향력 최대화 문제를 해결하려고 시도한 기법은 제안된 적이 없었다. 본 논문에서는 아군 집단과 경쟁 집단 들이 존재하는 소셜 네트워크 환경에서 경쟁 집단에 영향력을 가장 최대화하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 소셜 네트워크의 속성들 중 중간 중심성, 클러스터링 계수, 지역적 연결도로와 연결, 그리고 3인조 폐쇄특징 등을 효과적으로 활용한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 경쟁 집단에의 영향력을 더 확산할 수 있음을 확인하였고, 결론적으로 2배의 성능 향상을 보여 주었다.

Online social networks(OSN) are very popular nowadays. As OSNs grows, the commercial markets are expanding their social commerce by applying Influence Maximization. However, in reality, there exist more than two players(e.g., commercial companies or service providers) in this same market sector. To address the Influence Maximization problem between adversaries, we first introduced Influence Maximization against the social adversaries" problem. Then, we proposed an algorithm that could efficiently solve the problem efficiently by utilizing social network properties such as Betweenness Centrality, Clustering Coefficient, Local Bridge and Ties and Triadic Closure. Moreover, our algorithm performed orders of magnitudes better than the existing Greedy hill climbing algorithm.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 시스템 모델
4. 실험 및 평가
5. 결론
References
키워드

논문의 주요 키워드를 제공합니다. 키워드를 클릭하여 관련 논문을 확인해 보세요!

참고문헌 (12)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

  1. D. Kempe , 2003 , Maximizing the spread of influence through a social network , Proc. of the ninth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining : 137 ~ 146

  2. W. Chen , 2009 , Efficient influence maximization in social networks , Proc. of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining : 199 ~ 208

  3. M. Granovetter , 1973 , The strength of weak ties , American journal of sociology 78 : l ~

  4. D. Easley , 2012 , Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a highly connected world , Wiley Online Library

  5. W. Chen , 2010 , Scalable influence maximization in social networks under the linear threshold model , Data Mining (ICDM), 2010 IEEE 10th International Conference on : 88 ~ 97

  6. K. Saito , 2008 , Prediction of information diffusion probabilities for independent cascade model : 67 ~ 75

  7. Borodin, Allan , 2010 , Threshold models for competitive influence in social networks : 539 ~ 550

  8. He, Xinran , 2012 , Influence Blocking Maximization in Social Networks under the Competitive Linear Threshold Model

  9. Bharathi, Shishir , 2007 , Competitive influence maximization in social networks,"Internet and Network Economics , Springer Berlin Heidelberg : 306 ~ 311

  10. Shirazipourazad, Shahrzad , 2012 , Influence propagation in adversarial setting: how to defeat competition with least amount of investment , Proc. of the 21st ACM international conference on Information and knowledge management

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
인용된 논문 (0)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

해당 논문은 인용된 논문 정보가 없습니다.

제 1 저자의 다른 논문 (11)

정시현 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
권호 내 다른 논문 (17)

정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제21권 제1호 의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
추천 논문 (10)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 서울대학교 14
2 연세대학교 10
3 한양대학교 8

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동