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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.4
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 422 - 432 (11page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2020.47.4.422
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정보 전파(information diffusion) 연구란 네트워크에서 특정 노드(initial adopters)가 새로운 정보를 습득할 것으로 가정하고, 그로부터 다른 노드로 퍼지는 정보의 전파 양상(cascading behavior)에 대한 메커니즘을 모델링하는 것이다. 대부분의 기존 정보 전파 연구들은 노드가 하나의 클러스터(cluster)에만 속한다고 가정하며, 이 가정에 의해 클러스터가 정보 전파를 방해함을 보여 왔다. 하지만, 실제 네트워크에는 노드가 여러 클러스터에 속할 수 있다. 즉, 클러스터는 중첩될 수 있다. 본 연구는 네트워크에 중첩 클러스터(overlapping cluster)가 존재할 때의 정보 전파 양상에 대해 소개한다. 새로운 정보를 습득한 노드가 네트워크의 중첩 클러스터에 속하거나 네트워크의 각 노드에 대해 정보 공존성(compatibility)을 허용하였을 때 클러스터는 정보 전파의 방해요소가 아님을 보인다. 네 개의 실제 네트워크 데이터 셋(dataset)에서 본 연구에서 제시한 모델과 이론을 검증한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 알고리즘
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
J. Yang and J. Leskovec, "Modeling information diffusion in implicit networks," 10th IEEE International Conference on Data Mining, pp. 599-608, Dec. 2010.
D. Gruhl, R. Guha, D. Liben-Nowell, and A. Tomkins. "Information diffusion through blogspace," Proc. of the 13th international on World Wide Web, pp. 491-501, May 2004.
D. Easley and J. Kleinberg, Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World, Cambridge University Press, 2010.
J. J. Whang, I. S. Dhillon, and D. F. Gleich, "Non-exhaustive, Overlapping k-means," Proc. of the 15th SIAM International Conference on Data Mining, pp. 936-944, Apr. 2015.
J. J. Whang, Y. Hou, D. F. Gleich, and I. S. Dhillon, "Non-exhaustive, Overlapping Clustering," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 41, No. 11, pp. 2644-2659, Nov. 2019.
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J. J. Whang, I. S. Dhillon, and D. F. Gleich, "Non-exhaustive, Overlapping k-means," Proc. of the 15th SIAM International Conference on Data Mining, pp. 936-944, Apr. 2015.
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