We propose a dynamic information pr

We propose a dynamic information propagation model based on
Continuous-Time Markov Process to predict the influence dynamics of social network users, where the
nodes in the propagation sequences are the users, and the edges connect users who refer to the same
topic contiguously on time.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราเสนอแบบเผยแพร่ข้อมูลแบบไดนามิกที่ขึ้นอยู่กับกระบวนการต่อเนื่องเวลา Markov เพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงผู้ใช้เครือข่ายสังคม อิทธิพลที่จะในลำดับแพร่กระจายโหนคือ ผู้ใช้ และขอบเชื่อมต่อผู้ใช้ดูเหมือนกันหัวข้อในเวลาไปทาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรานำเสนอรูปแบบการบริหารจัดการข้อมูลแบบไดนามิกตาม
กระบวนการอย่างต่อเนื่องเวลามาร์คอฟที่จะคาดการณ์การเจริญเติบโตและอิทธิพลของผู้ใช้เครือข่ายทางสังคมที่
โหนดในลำดับการขยายพันธุ์เป็นผู้ใช้และขอบเชื่อมต่อผู้ใช้ที่อ้างถึงเดียวกัน
หัวข้อติดกันในเวลา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรานำเสนอแบบไดนามิกข้อมูลการขยายพันธุ์แบบตาม
กระบวนการมาร์คอฟเวลาต่อเนื่องทำนายอิทธิพลการเปลี่ยนแปลงของผู้ใช้เครือข่ายทางสังคมที่
โหนดในการขยายพันธุ์ดังนี้คือผู้ใช้ และขอบเชื่อมต่อผู้ใช้ที่อ้างถึงหัวข้อเดียวกัน
contiguously ในเวลา