Konsep Inti
情報伝播ネットワークにおける重要なノードを特定するための人工知能手法の効果的な活用
Abstrak
この研究は、高度な人工知能手法を使用して情報伝播ネットワーク内の主要なノードを特定する統合アプローチを提案しています。新しい手法である決定トライアルと評価ラボ(DEMATEL)メソッドとグローバル構造モデル(GSM)を組み合わせ、局所的およびグローバルな影響を効果的に捉えるシナジスティックなモデルを作成します。この手法は、社会、交通、通信システムなどさまざまな複雑なネットワーク全体で適用され、グローバル・ネットワーク・インフルエンス・データセット(GNID)を利用します。分析からはこれらのネットワークの構造ダイナミクスと耐久性が浮かび上がり、洞察力が示されます。
Statistik
データソース:社会メディア、交通、通信網からのデータ統合
ネットワークサンプル:10種類の異なる特徴を持つ網
ノード機能:直接リンク数やk-Shell Index等
Kutipan
"この影響分布分析は、A網の階層構造とB網のより民主的構造に関する洞察を提供し、これらの網内で情報フローと接続性のダイナムィクスを理解するのに役立ちます。"
"この影響分布分析は、A網の階層構造とB網のより民主的構造に関する洞察を提供し、これらの網内で情報フローと接続性のダイナムィクスを理解するのに役立ちます。"