ブルースカイ・ソーシャルのデータを分析することで、オンラインソーシャル空間における人間の行動や人工知能との関係性について新しい知見が得られる。
本研究では、複数の情報アイテムが同時に伝播し、相互作用する現実的なシナリオをモデル化し、マルチプレックス影響最大化問題を提案する。提案手法GBIMは、複雑な伝播プロセスを効果的に学習し、限られた予算の中で最大の影響力を発揮する最適なシード集合を効率的に見つける。
