DINGA: A Genetic-algorithm-based Method for Finding Important Nodes in Social Networks
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 8، شماره: 4
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 201
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-8-4_009
تاریخ نمایه سازی: 21 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
Nowadays, a significant amount of studies are devoted to discovering important nodes in graph data. Social networks as graph data have attracted a lot of attention. There are various purposes for discovering the important nodes in social networks such as finding the leaders in them, i.e. the users who play an important role in promoting advertising, etc. Different criteria have been proposed in discovering important nodes in graph data. Measuring a node’s importance by a single criterion may be inefficient due to the variety of graph structures. Recently, a combination of criteria has been used in the discovery of important nodes. In this paper, we propose a system for the Discovery of Important Nodes in social networks using Genetic Algorithms (DINGA). In our proposed system, important nodes in social networks are discovered by employing a combination of eight informative criteria and their intelligent weighting. We compare our results with a manually weighted method, that uses random weightings for each criterion, in four real networks. Our method shows an average of ۲۲% improvement in the accuracy of important nodes discovery.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
H. Rahmani
Department of Computer Engineering, Faculty of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
H. Kamali
Department of Computer Engineering, Faculty of Mechanic, Electrical and Computer, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
H. Shah-Hosseini
Department of Computer Engineering, Faculty of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :