Abstract-This paper tar upp problemet med att identifiera topp-k information nav i ett socialt nätverk. Att identifiera toppinformationsnav är avgörande för många applikationer som reklam i sociala nätverk där annonsörer är intresserade av att identifiera nav till vilka gratisprover kan ges. Befintliga lösningar är centraliserade och kräver tidsstämplad information om parvisa användarinteraktioner och kan endast användas av ägare till sociala nätverk eftersom endast de har tillgång till sådana data. Befintliga distribuerade algoritmer lider av dålig noggrannhet. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm för att identifiera informationsnav som bevarar användarnas integritet. Vår metod kan identifiera nav utan att kräva en central enhet för att få tillgång till hela vänskapsgrafen. Vi uppnår detta genom att helt distribuera beräkningen med hjälp av Kempe-McSherry-algoritmen, samtidigt som vi tar itu med användarnas integritetsproblem. Vi utvärderar effektiviteten av vår föreslagna teknik med hjälp av tre verkliga dataset; De första två är Facebook dataset som innehåller cirka 6 miljoner användare och mer än 40 miljoner vänskapslänkar. Den tredje datamängden är från Twitter och består av drygt 2 miljoner användare. Resultaten av vår analys visar att vår algoritm är upp till 50% mer exakt än befintliga algoritmer. Resultaten visar också att den föreslagna algoritmen kan uppskatta rangen av toppk information nav användare mer exakt än befintliga metoder.
Arkitekturen tar upp problemet med att identifiera toppk information nav i sociala nätverk REF.
A Distributed Algorithm for Identifying Information Hubs in Social Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}