Information flows in a network wher

Information flows in a network where individuals influence each other. In this paper, we study the influence maximization problem of finding a small subset of nodes in a social network that could maximize the spread of influence. We propose a novel information diffusion model image, which introduces the theory of Continuous-Time Markov Chain (CTMC) into the Independent Cascade Model (ICM). Furthermore, we propose a new ranking metric named SpreadRank generalized by the new information propagation model CTMC-ICM. We experimentally demonstrate the new ranking method that can, in general, extract nontrivial nodes as an influential node set that maximizes the spread of information in a social network and is more efficient than a distance-based centrality.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลที่ไหลในเครือข่ายที่บุคคลมีอิทธิพลต่อกัน ในเอกสารนี้ เราต้องศึกษาปัญหา maximization อิทธิพลของการค้นหาชุดย่อยขนาดเล็กของโหนดในเครือข่ายทางสังคมที่สามารถเพิ่มการขยายตัวของอิทธิพล เราเสนอข้อมูลนวนิยายแพร่รุ่นรูป การแนะนำทฤษฎีของห่วงโซ่ต่อเนื่องเวลา Markov (CTMC) เป็นแบบอิสระทั้งหมดรุ่น (ICM) นอกจากนี้ เรานำเสนอการวัดจัดอันดับใหม่ที่ชื่อ SpreadRank ตั้งค่าทั่วไปใหม่ข้อมูลเผยแพร่รุ่น CTMC-ICM เรา experimentally สาธิตวิธีการจัดอันดับใหม่ที่สามารถ ทั่วไป แยกโหน nontrivial เป็นชุดที่เป็นโหนดมีอิทธิพลซึ่งวางการแพร่กระจายของข้อมูลในเครือข่ายสังคม และมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าแห่งที่อยู่ห่างจากที่พัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระแสข้อมูลในเครือข่ายที่ประชาชนมีอิทธิพลต่อกันและกัน ในบทความนี้เราศึกษาปัญหาที่มีอิทธิพลสูงสุดในการหาย่อยเล็ก ๆ ของโหนดในเครือข่ายทางสังคมที่อาจเพิ่มการแพร่กระจายของอิทธิพล เราได้นำเสนอรูปแบบการแพร่กระจายข้อมูลใหม่ที่นำเสนอทฤษฎีอย่างต่อเนื่องเวลามาร์คอฟโซ่ (CTMC) เป็นน้ำตกแบบอิสระ (ICM) นอกจากนี้เรานำเสนอตัวชี้วัดการจัดอันดับใหม่ที่ชื่อ SpreadRank ทั่วไปโดยรูปแบบการบริหารจัดการข้อมูลใหม่ CTMC-ICM เราทดลองแสดงให้เห็นถึงวิธีการจัดอันดับใหม่ที่สามารถโดยทั่วไปแยกโหนดขับเคลื่อนเป็นชุดโหนดมีอิทธิพลที่เพิ่มการแพร่กระจายของข้อมูลในเครือข่ายทางสังคมและมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าที่เป็นศูนย์กลางทางตามระยะทาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การไหลของสารสนเทศในเครือข่ายที่บุคคลมีอิทธิพลซึ่งกันและกัน งานวิจัยนี้ศึกษาอิทธิพล มีปัญหาในการค้นหาย่อยขนาดเล็กของโหนดในเครือข่ายทางสังคมที่สามารถขยายแผ่อิทธิพล เราขอรูปแบบข้อมูลการแพร่กระจายของนวนิยาย ซึ่งได้เสนอทฤษฎีห่วงโซ่มาร์คอฟเวลาต่อเนื่อง ( ctmc ) ในรูปแบบน้ำตกอิสระ ( ICM )นอกจากนี้ ได้เสนอชื่อ spreadrank ใหม่การจัดอันดับเมตริกทั่วไปโดย ctmc-icm รูปแบบข้อมูลแบบใหม่ เราทดลองสาธิตใหม่การจัดอันดับวิธีการที่สามารถ ทั่วไป , สารสกัดจากโหนดโหนดชุดนอนทริเวียลเป็นผู้มีอิทธิพลที่เพิ่มการกระจายของข้อมูลในเครือข่ายทางสังคมและมีประสิทธิภาพมากกว่าระยะห่างศูนย์กลางตาม