Fugu-MT 論文翻訳(概要): DQSSA: A Quantum-Inspired Solution for Maximizing Influence in Online Social Networks (Student Abstract)

論文の概要: DQSSA: A Quantum-Inspired Solution for Maximizing Influence in Online Social Networks (Student Abstract)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18676v1
Date: Thu, 30 Nov 2023 16:23:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-01 15:59:17.275111
Title: DQSSA: A Quantum-Inspired Solution for Maximizing Influence in Online Social Networks (Student Abstract)
Title（参考訳）: DQSSA:オンラインソーシャルネットワークへの影響を最大化するための量子インスピレーションドソリューション(論文要約)
Authors: Aryaman Rao, Parth Singh, Dinesh Kumar Vishwakarma, Mukesh Prasad
Abstract要約: 影響の最大化は、ソーシャルネットワークに広がる影響を最大化する最適なノードを選択するタスクである。本研究では、ソーシャルネットワークにおける影響拡散を最適化するための離散量子ベースのSalp Swarm Algorithm (DQSSA)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.756827206688364
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Influence Maximization is the task of selecting optimal nodes maximising the influence spread in social networks. This study proposes a Discretized Quantum-based Salp Swarm Algorithm (DQSSA) for optimizing influence diffusion in social networks. By discretizing meta-heuristic algorithms and infusing them with quantum-inspired enhancements, we address issues like premature convergence and low efficacy. The proposed method, guided by quantum principles, offers a promising solution for Influence Maximisation. Experiments on four real-world datasets reveal DQSSA's superior performance as compared to established cutting-edge algorithms.
Abstract（参考訳）: 影響の最大化は、ソーシャルネットワークに広がる影響を最大化する最適なノードを選択するタスクである。本研究では、ソーシャルネットワークにおける影響拡散を最適化するための離散量子ベースのSalp Swarm Algorithm (DQSSA)を提案する。メタヒューリスティックなアルゴリズムを識別し、量子に触発された拡張を注入することで、早期収束や低い有効性といった問題に対処します。量子原理によって導かれる提案手法は、影響の最大化に有望な解決策を提供する。 4つの実世界のデータセットの実験は、既存の最先端アルゴリズムと比較してDQSSAの優れたパフォーマンスを示している。

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