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Reverse Path Activation-based Reverse Influence Maximization in Social Networks
Ashis Talukder(아시스 탈룩더),Anupam Kumar Bairagi(아누팜 쿠마르 바이라기),Do Hyeon Kim(김도현),Choong Seon Hong(홍충선) 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.11
영향력 극대화(Influence Maximizaion)기법은 소셜 네트워크에서 바이럴 마케팅에 대한 영향력 있는 사용자를 찾는 것을 다루지만, 역방향 영향력 극대화(Reverse Influence Maximizaion) 기법은 영향 비용 극대화 영역의 새로운 연구 방향으로 기회비용을 처리한다. 영향력 극대화 기법은 이러한 시드노드를 대상으로 네트워크에서 영향이 극대화되는 방식으로 작은 시드 집합을 추정한다. 일반적으로 시드노드는 영향력 극대화 문제에서 처음에 활성화되는 노드로 가정한다. 그러나, 우리는 활성화 된 노드가 추후 활성화 될 외부 노드에 영향을 주는 것과 유사한 방식으로 다른 노드의 영향을 받아야한다고 주장한다. 역방향 영향력 극대화 문제는 모든 시드 노드를 활성화하기 위해 활성화해야하는 최소 노드 수로 정의되는 시드 비용을 찾는 문제이다. 이에 본 논문에서는 최소 기회 비용을 찾기 위해 Active Reverse Path 기반 역방향 영향력 극대화 모델을 제안한다. 본 모델은 Voting 모델과 전통적인 Independent Cascade 모델을 기반으로 한다. 아울러 잘 알려진 세 가지 소셜 네트워크의 실제 데이터 셋을 활용하여 모델을 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 제안하는 모델이 기존 역방향 영향력 극대화 모델보다 우수한 성능을 보였다. Influence Maximization (IM) deals with finding influential users for viral marketing in social networks, whereas Reverse Influence Maximization (RIM), a new research direction in the influence-maximization domain, deals with seeding cost, also known as opportunity cost. The IM estimates a small seed set in such a way that by targeting those seed nodes, the influence is maximized in the network. Generally, the seed nodes are assumed to be activated initially in the IM problem. However, we argue that seed nodes need to be influenced by some of their in-neighbor nodes in a similar way how an activated node influences its out-neighbors to be activated. The RIM problem finds the seeding cost, which is defined by the minimum number of nodes that must be activated in order to activate all the seed nodes. In this paper, we propose an Active Reverse Path-based Reverse Influence Maximization (ARP-RIM) model to find the minimum seeding cost. Our model is based on the voting model and the classic Independent Cascade model. We simulate our model with three real datasets of three popular social networks. The experimental result shows that the ARP-RIM model outperforms existing RIM models.
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Coexistence of LTE-U and Wi-Fi System Considering the User’s QoE
Anupam Kumar Bairagi(아누팜 쿠마르 바이라기),Ashis Talukder(아시스 탈룩더),Do Hyeon Kim(김도현),Choong Seon Hong(홍충선) 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.11
무선 네트워크 트래픽의 기하급수적인 증가는 한편으로는 기회이지만, 또 다른 한편으로는 무선네트워크의 병목 현상을 나타낸다. Unlicensed 스펙트럼의 LTE (Long-Term Evolution)은 제한된 license 스펙트럼으로 무선 네트워크의 병목 현상을 해결하려하는 네트워크 운영자에게 좋은 대안이 될 수 있다. 하지만 본 기술을 적용할 때, Wi-Fi와 같은 Unlicensed 스펙트럼 및 기존 LTE 시스템과의 공존 문제와 더불어 자원할당 문제를 고려해야 한다. 또한 대부분의 관련연구는 자원할당을 위해 사용자의 QoS 요구사항을 고려하지만 한계점을 보여주고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 QoE (Quality of Experience)를 고려한 LTE-U와 Wi-Fi 시스템 간의 공존 메커니즘을 제안한다. 아울러 본 논문에서 해결하고자하는 최적화 문제를 공식화하고, 두 가지 문제를 해결하기 위해 Nash Bargaining 게임과 Bankruptcy 게임을 사용한다. 시뮬레이션 결과는 LTE 사용자와 Wi-Fi 사용자의 관점에서 제안된 방법의 효율성을 보여준다. The exponential growth of wireless traffic is an opportunity on one side and bottleneck on the other for the wireless industries. Long-Term Evolution (LTE) in unlicensed spectrum can be a good alternative for the cellular network operators to clutch this opportunity owing to limited licensed spectra. Limitation in licensed spectra causes co-existence issue with other technologies in unlicensed spectra like Wi-Fi and resources allocation issue to the existing LTE system. Moreover, most of the works consider QoS requirements of the users for allocating resources, which could not meet user"s requirement. Thus, we propose a co-existence technique between LTE-U and Wi-Fi system considering the quality of experience (QoE) of the users. We have formulated an optimization problem for the existing problem. To solve co-existence and resource allocation issues, we have employed the Nash bargaining game and Bankruptcy game, respectively. Simulation results revealed the effectiveness of the proposed method over other methods in case of LTE users and also for Wi-Fi users.
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