ソーシャルネットワーク上の逆影響力コミュニティ検索

מושגי ליבה

ユーザー指定のターゲットコミュニティに最大の影響を与える種子コミュニティを検索する。

תקציר

本論文では、ソーシャルネットワーク上の逆影響力コミュニティ検索(Reverse Influential Community Search, RICS)問題を提案している。RICSは、ユーザー指定のターゲットコミュニティに最大の影響を与える種子コミュニティを検索する問題である。
具体的には以下の手順で行う:

オフラインで、各ユーザーのキーワードビットベクトル、ピボットへの距離ベクトル、エッジの上限サポート値、境界影響力の上限値などの情報を事前に計算し、インデックスを構築する。

オンラインで、ユーザー指定のRICS問合せに対して、キーワード、サポート、影響力スコアに基づくプルーニング手法を適用し、候補の種子コミュニティを効率的に検索する。

候補コミュニティの影響力スコアを計算し、最も影響力の高いコミュニティを返す。

提案手法は、効率的なプルーニングと効果的なインデックス機構により、RICSクエリを高速に処理できる。また、ターゲットコミュニティへの影響力を最大化する種子コミュニティを正確に特定できる。

סטטיסטיקה

ソーシャルネットワークGにおいて、ユーザーviの持つキーワードセットvi.Lをビットベクトルvi.BV0にハッシュ化している。
ユーザーviから各ピボットpivjまでの最短距離di.st(vi, pivj)を計算し、距離ベクトルvi.Distに格納している。
r-hop(vi,G)部分グラフ内の各エッジeu,vについて、上限サポート値ub_sup(eu,v)を計算し、上限サポートvi.ub_suprに格納している。
r-hop(vi,G)部分グラフの仮想的な崩壊計算により、境界影響力の上限値vi.ub_bound_infr を得ている。

ציטוטים

なし

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Reverse Influential Community Search Over Social Networks (Technical Report)

by Qi Wen,Nan Z... ב- arxiv.org 05-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.01510.pdf

שאלות מעמיקות

ターゲットコミュニティの定義をさらに一般化し、ユーザー指定の制約条件を柔軟に設定できるようにする方法はないか

ターゲットコミュニティの定義をさらに一般化し、ユーザー指定の制約条件を柔軟に設定する方法として、動的な制約条件を導入することが考えられます。具体的には、ユーザーがクエリを実行する際に、特定の条件を柔軟に指定できるようにすることで、ターゲットコミュニティの定義をより柔軟にカスタマイズできるようになります。例えば、特定のキーワードに基づく制約だけでなく、ユーザー属性や関係性など、さまざまな条件を組み合わせてターゲットコミュニティを定義できるようにすることが考えられます。

提案手法では、ターゲットコミュニティに最大の影響を与える単一の種子コミュニティを返すが、複数の種子コミュニティを返す方法はないか

提案手法では、ターゲットコミュニティに最大の影響を与える単一の種子コミュニティを返すアプローチが取られていますが、複数の種子コミュニティを返す方法として、ランキングやクラスタリングを活用することが考えられます。具体的には、異なる種子コミュニティを生成し、それぞれの影響力を評価してランク付けすることで、複数の種子コミュニティを提供することが可能です。また、クラスタリング手法を使用して、異なる種子コミュニティをグループ化し、それぞれのグループごとに最も影響力の高いコミュニティを選択する方法も考えられます。

ソーシャルネットワークの動的変化に対応するため、オフラインの事前計算をどのように効率的に更新できるか

ソーシャルネットワークの動的変化に対応するために、オフラインの事前計算を効率的に更新する方法として、定期的なデータの再計算やリアルタイムデータの統合が考えられます。具体的には、定期的なバッチ処理を行い、新しいデータや変更されたデータを反映させることで、オフラインの事前計算を最新の状態に保つことが重要です。また、リアルタイムデータの統合を行い、動的な変化に迅速に対応することで、ソーシャルネットワークの変化に柔軟に対応できるようになります。