• Title/Summary/Keyword: 영향력 최대화

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Influence Maximization against Social Adversaries (소셜 네트워크 내 경쟁 집단에의 영향력 최대화 기법)

  • Jeong, Sihyun;Noh, Giseop;Oh, Hayoung;Kim, Chong-Kwon
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.21 no.1
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    • pp.40-45
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    • 2015
  • Online social networks(OSN) are very popular nowadays. As OSNs grows, the commercial markets are expanding their social commerce by applying Influence Maximization. However, in reality, there exist more than two players(e.g., commercial companies or service providers) in this same market sector. To address the Influence Maximization problem between adversaries, we first introduced Influence Maximization against the social adversaries' problem. Then, we proposed an algorithm that could efficiently solve the problem efficiently by utilizing social network properties such as Betweenness Centrality, Clustering Coefficient, Local Bridge and Ties and Triadic Closure. Moreover, our algorithm performed orders of magnitudes better than the existing Greedy hill climbing algorithm.

Fast Influence Maximization in Social Networks (소셜 네트워크에서 효율적인 영향력 최대화 방안)

  • Ko, Yun-Yong;Cho, Kyung-Jae;Kim, Sang-Wook
    • Journal of KIISE
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    • v.44 no.10
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    • pp.1105-1111
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    • 2017
  • Influence maximization (IM) is the problem of finding a seed set composed of k nodes that maximizes the influence spread in social networks. However, one of the biggest problems of existing solutions for IM is that it takes too much time to select a k-seed set. This performance issue occurs at the micro and macro levels. In this paper, we propose a fast hybrid method that addresses two issues at micro and macro levels. Furthermore, we propose a path-based community detection method that helps to select a good seed set. The results of our experiment with four real-world datasets show that the proposed method resolves the two issues at the micro and macro levels and selects a good k-seed set.

Blocking Elimination Method Using Graph Clustering In Influence Propagation (그래프 클러스터링을 이용한 영향력 전파에서의 블로킹 제거 방법)

  • Lee, Rich. Chul-Ghi;Lee, Wookey
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.706-709
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    • 2015
  • 영향력 전파 문제는 주어진 네트워크 환경에서 영향력을 최대화 할 수 있는 top-k 노드를 찾는 문제로 데이터 마이닝 분야에서 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 그래프 클러스터링 기법을 사용하여 영향력을 전파하는 방법을 제안하고자 한다. 이러한 방법에는 두 가지 이점이 있는데 먼저 서로 다른 시드 사이에 영향력이 중복되는 블로킹 현상을 제거하여 수행시간을 단축시킬 수 있다. 다음으로는 유 방향 그래프인 경우 기존의 탐욕 알고리즘보다 더 많은 노드에 전파를 가능하게 한다.

An Influence Estimating Distributed Scheme in Delay-Tolerant Networks (Delay-Tolerant Networks에서 영향력 추정의 분산 기법)

  • Kim, Chan-Myung;Kim, Yong-hwan;Han, Youn-Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.765-768
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    • 2012
  • 사회관계망에서 영향력 전파 문제는 네트워크에 가장 영향력을 끼칠 수 있는 노드들을 찾아 전체 네트워크에 영향력을 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks에서 각 노드의 영향력을 측정하여 가장 영향력 있는 노드 집합을 선택하는 문제를 다룬다. 노드 간 연결성이 항시 보장되지 않는 Delay-Tolerant Networks 환경에서는 전체 네트워크 정보를 정확히 알 수 없기 때문에 노드의 영향력을 정확히 측정하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks 환경에서 분산 방식으로 각자 노드가 k-Clique 구조로 커뮤니티를 구성하여 국지적 정보 (Local Information)만을 활용하여 자신의 영향력을 추정하는 방법을 제시하고 실험을 통해 제안 기법으로 산출한 노드들의 영향력이 전체 네트워크 관점에서 산출한 노드들의 영향력에 근접함을 실험을 통해 증명한다.

Effective Ad-Effect Maximization Exploiting User's Support and Shar (유저 간 지지도 및 유저의 공유 빈도를 활용한 효과적인 광고효과 최대화 방안)

  • Hong, Suk-Jin;Ko, Yun-Yong;Kim, Sang-Wook;Park, Gye-Hwan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.416-417
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    • 2018
  • 본 논문에서는 기존 광고대행 유저 추천 서비스의 광고대행 유저 선출 방업이 갖는 문제를 해결하기 위해, 영향력 최대화 (Influence maximization) 연구 분야의 기술을 활용하여 (1) 유저들 간 단계적으로 파급되는 광고효과를 고려한 광고효과 최대화 방안을 제안한다. 나아가 보다 정확한 광고효과 평가를 위해, (2) 유저 간 지지도 (support) 및 (3) 유저의 컨텐츠 공유 (share) 점수를 정의하고 광고효과 최대화 방안에 반영하였다. 실 세계 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 광고 대행 유저 선출 방안이 전통적인 선출 방안들보다 광고 효과가 더 큰 유저들을 선출함을 입증하였다.

A Community-Based Influence Measuring Scheme in Delay-Tolerant Networks (지연 감내 네트워크에서 커뮤니티 기반 영향력 측정 기법)

  • Kim, Chan-Myung;Kim, Yong-Hwan;Han, Youn-Hee
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.38B no.1
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    • pp.87-96
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    • 2013
  • Influence propagation is an important research issue in social networks. Influence propagation means that the status or the disposition of nodes get changed by new idea, information and gossip propagated by other nodes. Influenced nodes also make other nodes influenced across the network. The influence propagation problem based on 'word of mouth' referral is to find most influential nodes set in networks to maximize influence. In this paper, we study the influence measuring and finding most influential nodes set in Delay-Tolerant Networks. It is difficult to measure exact influential power in Delay-Tolerant networks where network topology is not stable due to the nodal mobility. In this paper, we propose a distributed scheme that each node constructs $k$-clique community structure and estimates local influential power in Delay-Tolerant Networks. Simulation results show that the influential nodes information estimated by proposed scheme is in agreement with a global view of influential nodes information.

Accurate Ad-Effect Estimation Method based on Relevance between User and Item (유저-상품 적합도 기반의 정확한 광고효과 계산 방안)

  • Hong, suk-jin;Ko, yun-yong;Kim, sang-wook;Park, gye-hwan
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.21-22
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    • 2018
  • 최근 소셜 네트워킹 서비스(SNS)의 급격한 성장과 함께, SNS를 대상으로 상품 마케팅을 하는 기업(광고주)들이 증가하고 있다. 이에 따라 SNS에서 상품을 효과적으로 광고할 수 있는 광고 대행 유저들을 광고주에게 추천해주는 서비스들이 등장하였다. 하지만 위와 같은 대부분의 서비스들은 단순히 유저의 이웃 수를 기반으로 유저의 광고 효과를 평가하기 때문에, 유저를 통해 단계적으로 파급되는 광고 효과는 고려하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 영향력 최대화 (Influence maximization) 연구 분야의 기술을 활용하여, (1) 유저를 통해 단계적으로 파급되는 광고 효과를 고려하는 광고효과 최대화 방안을 제안한다. 또한 보다 정확하게 광고효과를 평가하기 위해, (2) 광고 상품과 유저 사이의 적합도를 정의하여 광고 대행인 선출 과정에 적용하였다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 광고 대행 유저 선출 방안이 전통적인 선출 방안들과 비교하여 광고 효과가 더 큰 유저들을 선출한다는 것을 입증하였다.

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Sustainable Closed-loop Supply Chain Model for Mobile Phone: Hybrid Genetic Algorithm Approach (모바일폰을 위한 지속가능한 폐쇄루프 공급망 모델: 혼합유전알고리즘 접근법)

  • Yun, YoungSu
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.25 no.2
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    • pp.115-127
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    • 2020
  • In this paper, a sustainable close-loop supply chain (SCLSC) model is proposed for effectively managing the production, distribution and handling process of mobile phone. The proposed SCLSC model aims at maximizing total profit as economic factor, minimizing total CO2 emission amount as environmental factor, and maximizing social influence as social factor in order to reinforce sustainability in it. Since these three factors are represented as each objective function in modeling, the proposed SCLSC model can be taken into consideration as a multi-objective optimization problem and solved using a hybrid genetic algorithm (HGA) approach. In numerical experiment, three different scales of the SCLSC model are presented and the efficiency of the HGA approach is proved using various measures of performance.

Performance Analysis of Maximum Zero-Error Probability Algorithm for Blind Equalization in Impulsive Noise Channels (충격성 잡음 채널의 블라인드 등화를 위한 최대 영-확률 알고리듬에 대한 성능 분석)

  • Kim, Nam-Yong
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.11 no.5
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    • pp.1-8
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    • 2010
  • This paper presentsthe performance study of blind equalizer algorithms for impulsive-noise environments based on Gaussian kernel and constant modulus error(CME). Constant modulus algorithm(CMA) based on CME and mean squared error(MSE) criterion fails in impulsive noise environment. Correntropy blind method recently introduced for impulsive-noise resistance has shown in PAM system not very satisfying results. It is revealed in theoretical and simulation analysis that the maximization of zero-error probability based on CME(MZEP-CME) originally proposed for Gaussian noise environments produces superior performance in impulsive noise channels as well. Gaussian kernel of MZEP-CME has a strong effect of becoming insensitive to the large differences between the power of impulse-infected outputs and the constant modulus value.

Impact of Internship Evaluation Factors on the Employment Competitiveness (관광종사원의 인턴십 평가가 취업경쟁력에 미치는 영향)

  • Lee, Yong-Chul
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.10 no.10
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    • pp.2857-2863
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    • 2009
  • This research is based on the circumstances of the regular employees in the industry. The purpose of this research is to help the intern employees improve the competitiveness in getting jobs. Therefore, it aims to provide basic direction on the education of intern employees. Major findings of this research may contribute to the new education system for intern employees in which the opinions of both students and industry are reflected. Additionally, we hope to help improve the competitiveness of travel industry under the rapidly changing environment. Major findings of this research are like the followings; First, evaluation factors of internship include self-discipline, positiveness, technology, the capability to conduct the given job, reports, the intensity of inquiry, knowledge, cooperation and the understanding. Second, evaluation factors of internship have positive impacts on the internship education(positiveness, the intensity of inquiry, discipline) and the decision making of job finding(discipline, positiveness, cooperation).