ネットワーク上でのコンテンツ分布のための距離減衰関数の検討
抄録
本研究では,ネットワークにおけるノードの活動履歴や性質などから得られるコンテンツベクトルを用いて,コンテンツ中心性という中心性指標を提案する.ネットワークでは,類似のコンテンツを有するノード同士は偏って分布しており,分布の中心に存在するノードからの距離が離れるほど,コンテンツ密度は徐々にあるいは急激に減少すると想像できる.そこで各ノードに対して,自身からの距離に従って減衰する重みを付しながらコンテンツベクトルを合成し,自身のコンテンツベクトルとのコサイン類似度により各ノード周りのコンテンツの集中度を定量化し,ランキングする. 特に本稿では,逆シグモイド関数による重み付けをすることで,著者らの従来研究より自由度の高いモデルを提案する.実ネットワークを用いた評価実験では,中心性ランキングの妥当性を確認するとともに,減衰レベルを調整するパラメータの推定結果とノードの性質,想定される分布の性質を比較しながら考察する.
収録刊行物
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- マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2016論文集
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マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2016論文集 2016 1608-1615, 2016-07-06
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050292572147069696
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- NII論文ID
- 170000174208
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00177303/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles
- KAKEN