CONTAIN: A Community-based Algorithm for Network Immunization

要約

ネットワーク解析の分野では、ネットワークを感染させようとする任意の拡散からネットワークを保護するタスクのことを指す。本稿では、ソーシャルネットワークにおける有害コンテンツの拡散を考慮し、COmmuNiTyに基づくネットワーク免疫化のための新しいアルゴリズムであるCONTAINを提案する。本ソリューションでは、ネットワーク情報を用いて、(1)有害コンテンツ拡散者を検出し、(2)各拡散者が誘導するサブグラフを用いてパーティションを生成し、免疫化のためにランク付けする、つまり、CONTAINを採用する。実世界のデータセットを用いた実験の結果、CONTAINは、NetShieldやSparseShieldといった最先端のアルゴリズムよりも、少ない反復回数でネットワークを免疫化し、収束が早いことが示された。

要約(オリジナル)

Within the network analysis field, network immunization refers to the task of protecting a network from some arbitrary diffusion that tries to infect it. In this article, we consider the spread of harmful content in social networks, and we propose CONTAIN, a novel COmmuNiTy-based Algorithm for network ImmuNization. Our solution uses the network information to (1) detect harmful content spreaders, and (2) generate partitions and rank them for immunization using the subgraphs induced by each spreader, i.e., employing CONTAIN. The experimental results obtained on real-world datasets show that CONTAIN outperforms state-of-the-art solutions, i.e., NetShield and SparseShield, by immunizing the network in fewer iterations, thus, converging significantly faster than the state-of-the-art algorithms.

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