Keskeiset käsitteet
소셜 네트워크에서 특정 대상 커뮤니티에 가장 큰 영향력을 미치는 핵심 커뮤니티를 찾는 문제
Tiivistelmä
이 논문은 소셜 네트워크에서 역방향 영향력 커뮤니티 검색(RICS) 문제를 제안한다. RICS 문제는 구조적 응집력과 키워드 제약을 만족하면서 사용자가 지정한 대상 커뮤니티에 가장 큰 영향력을 미치는 커뮤니티를 찾는다.
논문에서는 다음과 같은 주요 내용을 다룬다:
- RICS 문제와 그 변형인 완화된 역방향 영향력 커뮤니티 검색(R2ICS) 문제를 정의한다.
- 오프라인 사전 계산 단계와 온라인 RICS 계산 단계로 구성된 효율적인 RICS 쿼리 처리 프레임워크를 제안한다.
- 키워드, 지지도, 영향력 점수 기반의 효과적인 가지치기 전략을 설계한다.
- 사전 계산된 데이터를 활용하여 온라인 RICS 알고리즘을 개발한다.
- R2ICS 문제를 위한 효율적인 온라인 처리 알고리즘을 제안한다.
- 실제 및 합성 소셜 네트워크 데이터에 대한 실험을 통해 RICS와 R2ICS 접근법의 효율성과 효과성을 검증한다.
Tilastot
사용자 𝑣𝑖의 키워드 집합 𝑣𝑖.𝐿은 사용자의 관심사를 나타낸다.
사용자 간 엣지 𝑒𝑢,𝑣는 활성화 확률 𝑃𝑢,𝑣로 연결되어 있다.
최대 영향력 경로(MIP) 모델에 따라 사용자 𝑢에서 𝑣로의 영향력 점수 𝑖𝑛𝑓_𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑢,𝑣를 계산할 수 있다.
커뮤니티 𝑆에서 대상 커뮤니티 𝑄로의 영향력 점수 𝑖𝑛𝑓_𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑆,𝑄는 모든 사용자 쌍의 영향력 점수 합으로 정의된다.
Lainaukset
"소셜 네트워크 분석 및 온라인 광고/마케팅과 같은 다양한 실제 응용 프로그램의 중요한 기본 작업으로, 이전 연구에서는 소셜 네트워크에서 구조적 응집력이 높고 다른 사용자에게 최대 영향력을 미치는 커뮤니티를 검색하는 문제를 연구했다."
"이전 연구는 일반적인 사용자에 대한 커뮤니티의 영향력을 고려했지만, 특정 그룹(예: 고객 그룹 또는 노인 커뮤니티)에 대한 영향력은 고려하지 않았다."