지연 감내 네트워크에서 커뮤니티 기반 영향력 측정 기법

국문 초록 (Abstract)

사회 관계망에서 영향력의 전파는 중요한 연구 이슈이다. 영향 전파는 임의의 노드로 부터 새로운 아이디어, 정보, 소문의 전파로 인해 다른 노드들의 상태나 성질이 변화하는 것을 뜻한다. 영향을 받은 노드는 자신과 통신하는 다른 노드에게도 영향을 주고 영향은 확산되어 네트워크 내에서 퍼져 나간다. 입소문 마케팅에 기반을 둔 영향력 전파 문제는 네트워크에 가장 영향력을 끼칠 수 있는 노드들을 찾아 전체 네트워크에 영향력을 최대화 하는 것이 목적이다. 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 쉽지 않다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks 환경에서 분산 방식으로 각자 노드가 κ-clique 구조로 커뮤니티를 구성하여 한정된 지역 정보만을 활용하여 자신의 영향력을 추정하는 방법을 제시한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법으로 산출한 영향력 있는 노드 정보가 전체 네트워크 관점에서 산출한 영향력 있는 노드 정보와 거의 일치함을 보인다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

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 κ-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.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. DTNs 및 영향 전파 모델
• Ⅲ. 제안 기법
• Ⅳ. 실험 및 성능 분석
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 P. Hui, "Pocket switched networks and human mobility in conference environments" 244-251, 2005

2 J. Leguay, "Opportunistic content distribution in an urban setting" 205-212, 2006

3 D. Kempe, "Maximizing the spread of influence through a social network" 137-146, 2003

4 D. Gruhl, "Information diffusion through blogspace" 491-501, 2004

5 Y. Kim, "Information Delivery Scheme by Using DTN in Battlefield Environment" 36 (36): 260-267, 2011

6 A. Chaintreau, "Impact of human mobility on opportunistic forwarding algorithms" 6 (6): 606-620, 2007

7 P. Hui, "Distributed community detection in delay tolerant networks" 7-14, 2007

8 D. Lopez-Pintado, "Diffusion in complex social networks" 62 (62): 573-590, 2008

9 Y. Wang, "Community-based greedy algorithm for mining top-k influential nodes in mobile social networks" 1039-1048, 2010

10 "CRAWDAD data set"

11 P. Hui, "BUBBLE rap: social-based forwarding in delay tolerant networks" 241-250, 2008