Machine learningNetwork science
有向ネットワーク拡散分析
有向ネットワーク拡散分析は、情報、疾病、行動、または影響が、エッジが方向を持つ（すなわち、伝達が各リンクに沿って一方向に流れる）ネットワークを通じてどのように広がるかを研究する。これは、グラフ理論的表現と、独立カスケード、線形閾値、またはSIR/SISなどの確率的拡散モデルを組み合わせたものであり、影響最大化、疫学予測、情報伝播研究の中心をなす。
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出典
- Kempe, D., Kleinberg, J., & Tardos, E. (2003). Maximizing the spread of influence through a social network. Proceedings of the 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 137–146. DOI: 10.1145/956750.956769 ↗
- Pastor-Satorras, R., Castellano, C., Van Mieghem, P., & Vespignani, A. (2015). Epidemic processes in complex networks. Reviews of Modern Physics, 87(3), 925–979. DOI: 10.1103/RevModPhys.87.925 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Directed Network Diffusion Analysis (Influence and Spreading Processes on Directed Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/directed-network-diffusion-analysis
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