Information Diffusion in social net

Information Diffusion in social network is of much importance in tracking public opinion, launching new products, and other applications. In this paper, we formally define the problem of Topic Diffusion Behavior Tracking and propose a novel model by investigating users’ topic interest. Our algorithm is developed based on the combination of personal interest and friend influence. First, probability topic model is defined to model topic content efficiently by historical behavior. Second, to integrate topic content and friend influence, we develop a topic behavior tracking model based on random walk. Finally, we propose a novel measure called Topic-Interest-Rank (TIR), which ranks users according to how important they are in sociological phenomena, to predict the topic behavior in future. Comprehensive experimental studies on two different real world data sets show that our approach outperforms existing ones and well matches the practice.
Communications and Information Processing Communications and Information Processing Look
Inside

Other actions

Reprints and Permissions
Export citation
About this Book
Add to Papers

Share
Share this content on Facebook Share this content on Twitter Share this content on LinkedIn

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แพร่ข้อมูลในเครือข่ายทางสังคมมีความสำคัญมากในการติดตามมติมหาชน เปิดตัวสินค้าใหม่ และโปรแกรมอื่น ๆ ในเอกสารนี้ เราอย่างเป็นกิจจะลักษณะกำหนดปัญหาแพร่หัวข้อลักษณะการทำงานติดตาม และเสนอรูปแบบนวนิยาย โดยผู้สนใจหัวข้อตรวจสอบ อัลกอริทึมของเราถูกพัฒนาตามความสนใจและอิทธิพลเพื่อน ก่อน แบบจำลองความน่าเป็นหัวข้อได้กำหนดรูปแบบหัวข้อเนื้อหาอย่างมีประสิทธิภาพ โดยลักษณะการทำงานประวัติศาสตร์ ที่สอง การรวมหัวข้อเนื้อหาและอิทธิพลของเพื่อน เราพัฒนาหัวข้อลักษณะการทำงานจำลองเดินสุ่มติดตาม สุดท้าย เราเสนอวัดนวนิยายที่เรียกว่าหัวข้อสนใจอันดับ (เทิร์นานอก), ซึ่งอันดับผู้ใช้ตามความสำคัญอยู่ในปรากฏการณ์สังคมวิทยา การทายหัวข้อลักษณะการทำงานในอนาคต ศึกษาทดลองครอบคลุมค่าจริงโลกแตกต่างกันแสดงว่า วิธีการของเรา outperforms อยู่ และตรงกับการปฏิบัติดีสื่อสาร และสื่อสารการประมวลผลข้อมูล และประมวลผลข้อมูลลักษณะภายในการดำเนินการอื่น ๆ ชื่อและสิทธิ์ ส่งออกอ้างอิง เกี่ยวกับหนังสือเล่มนี้ เพิ่มเอกสารใช้ร่วมกันใช้ร่วมกันนี้เนื้อหาใน Facebook ที่ใช้ร่วมกันนี้เนื้อหาบนทวิตเตอร์ใช้ร่วมกันนี้เนื้อหาอย่างไร LinkedIn

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แพร่ข้อมูลในเครือข่ายทางสังคมมีความสำคัญมากในการติดตามความคิดเห็นของประชาชนเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่และโปรแกรมอื่น ๆ ในบทความนี้เราอย่างเป็นทางการกำหนดปัญหาการแพร่หัวข้อพฤติกรรมการติดตามและนำเสนอรูปแบบใหม่โดยการตรวจสอบที่น่าสนใจหัวข้อของผู้ใช้ อัลกอริทึมของเราได้รับการพัฒนาอยู่บนพื้นฐานของการรวมกันของผลประโยชน์ส่วนตัวและมีอิทธิพลต่อเพื่อน ครั้งแรกในรูปแบบความน่าจะเป็นหัวข้อที่มีการกำหนดรูปแบบเนื้อหาหัวข้ออย่างมีประสิทธิภาพจากพฤติกรรมในอดีต ประการที่สองเพื่อบูรณาการเนื้อหาหัวข้อและมีอิทธิพลต่อเพื่อนเราพัฒนารูปแบบการติดตามพฤติกรรมของหัวข้อตามเดินสุ่ม สุดท้ายเราเสนอมาตรการใหม่ที่เรียกว่าหัวข้อดอกเบี้ยอันดับ (TIR) ​​ซึ่งจัดอันดับผู้ใช้ตามวิธีการที่สำคัญพวกเขาอยู่ในปรากฏการณ์ทางสังคมวิทยาในการทำนายพฤติกรรมของหัวข้อในอนาคต การศึกษาทดลองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับโลกแห่งความจริงสองชุดข้อมูลที่แตกต่างกันแสดงให้เห็นว่าวิธีการของเรามีประสิทธิภาพดีกว่าที่มีอยู่และเป็นที่ตรงกับการปฏิบัติ
การสื่อสารและการประมวลผลข้อมูลการสื่อสารและการประมวลผลข้อมูลดู
ภายในอื่น ๆ การกระทำReprints และการอนุญาตส่งออกการอ้างอิงกับหนังสือเล่มนี้เพิ่มลงในเอกสารแบ่งปันแบ่งปันเนื้อหานี้ บน Facebook แบ่งปันเนื้อหานี้บน Twitter แบ่งปันเนื้อหาใน LinkedIn นี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลกระจายในเครือข่ายทางสังคมเป็นสําคัญมากในการติดตามความเห็นสาธารณะ เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ และโปรแกรมอื่น ๆ ในกระดาษนี้เราอย่างเป็นทางการกำหนดปัญหาของการติดตามพฤติกรรมการแพร่กระจายของหัวข้อและนำเสนอรูปแบบใหม่ โดยการตรวจสอบของผู้ใช้ในหัวข้อที่น่าสนใจ วิธีของเราคือการพัฒนาบนพื้นฐานของการรวมกันของความสนใจส่วนบุคคลและเพื่อนมีอิทธิพลต่อ ครั้งแรกสร้างแบบจำลองหัวข้อความน่าจะเป็นกำหนดรูปแบบเนื้อหา ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยพฤติกรรมทางประวัติศาสตร์ ประการที่สอง การบูรณาการเนื้อหาหัวข้อและเพื่อนมีอิทธิพลต่อเราพัฒนาเรื่องพฤติกรรมการใช้รูปแบบสุ่มเดิน สุดท้ายเราขอเสนอนิยายวัดที่เรียกว่าหัวข้อความสนใจอันดับ ( TIR ) ซึ่งอันดับผู้ใช้ตามวิธีการที่สำคัญพวกเขาในปรากฏการณ์ทางสังคมศาสตร์ทำนายเรื่องพฤติกรรมในอนาคต การศึกษาทดลองที่ครอบคลุมที่แตกต่างกันสองชุดข้อมูลโลกจริงแสดงให้เห็นว่าวิธีการของเรามีประสิทธิภาพดีกว่าที่มีอยู่และตรงกับการปฏิบัติ การสื่อสารและการประมวลผลข้อมูลการสื่อสาร

เข้าไปดูข้อมูลและการประมวลผลอื่น ๆการกระทำ





พิมพ์และส่งออกสิทธิ์อ้างอิงเกี่ยวกับหนังสือเล่มนี้



เพิ่มเอกสารแบ่งปันแบ่งปันเนื้อหาบน Facebook แบ่งปันเนื้อหาบน Twitter แบ่งปันเนื้อหาบน LinkedIn