Abstract-In nätverk, smittämnen som information, inköp beteenden, och sjukdomar, sprids och diffus från nod till nod över kanterna på nätverket. I verkliga scenarier sprids dessutom flera spridningar genom nätverket samtidigt. Dessa smittämnen sprider sig inte bara samtidigt, utan de interagerar också och konkurrerar med varandra när de sprids över nätverket. Medan traditionella empiriska studier och spridningsmodeller betraktar enskilda smittämnen som oberoende och därmed sprider sig isolerat, studerar vi hur olika smittämnen samverkar med varandra när de sprids genom nätverket. Vi utvecklar en statistisk modell som möjliggör konkurrens och samarbete mellan olika smittämnen i informationsspridningen. Konkurrerande smitta minskar varandras sannolikhet att sprida sig, medan samarbetsvilliga smitta hjälper varandra att bli adopterade i hela nätverket. Vi utvärderar vår modell på 18.000 smittor samtidigt sprider sig genom Twitter-nätverket. Vår modell lär sig hur olika smittämnen interagerar med varandra och använder sedan dessa interaktioner för att mer exakt förutsäga spridningen av en smittspridning genom nätverket. Dessutom ger modellen också en övertygande hypotes om de principer som styr innehållsinteraktion i informationsspridningen. Viktigast av allt, vi finner mycket starka effekter av interaktioner mellan smittämnen. Interaktioner orsakar en relativ förändring i spridningsannolikheten för smitta med 71% i genomsnitt.
Myers och Leskovec REF studerade också liknande situation och föreslog en statistisk modell som möjliggör konkurrens samt samarbete mellan olika smittämnen i informationsspridningen.
Clash of the Contagions: Cooperation and Competition in Information Diffusion
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}