Flera strategier har föreslagits för problemet med att identifiera auktoritativa aktörer i nätgemenskaper. De flesta befintliga metoder har dock en eller flera av följande begränsningar: (1) Det saknas en automatisk mekanism för att formellt diskriminera auktoritativa och icke-auktoritativa användare. I själva verket är en gemensam metod för auktoritativ användaridentifiering att tillhandahålla en rangordnad lista över användare som förväntar sig att myndigheterna ska komma först. Ett stort problem med ett sådant tillvägagångssätt är frågan om var man ska sluta läsa den rangordnade listan över användare. Hur många användare bör väljas som auktoritativa? (2) Övervakade inlärningsmetoder för auktoritativ användaridentifiering är beroende av utbildningsuppgifterna. Problemet här är att märkta prover är svårare, dyrare och tidskrävande att få än omärkta. (3) Flera metoder bygger på vissa användarparametrar för att uppskatta en auktoritetspoäng. Detektionsnoggrannheten hos auktoritativa användare kan påverkas allvarligt om felaktiga värden används. I denna artikel föreslår vi en modellbaserad metod med en parameterlös blandning som kan behandla de tre ovannämnda frågorna inom en enda ram. I vår strategi representerar vi först varje användare med en funktion vektor som består av information om dess sociala beteende och aktivitet i en online-community. Därefter föreslår vi en statistisk ram, baserad på de multivariata betablandningarna, för att modellera den uppskattade uppsättningen funktionsvektorer. Sannolikhetstäthetsfunktionen uppskattas därför och den betakomponent som motsvarar de mest auktoritativa användarna identifieras. Lämpligheten av den föreslagna metoden illustreras på verkliga data som extraheras från Stack Exchange frågebesvarande på nätet och Twitter.
Bouguessa och Romdhane REF föreslog en blandad modell utan parametrar för att identifiera auktoritativa aktörer i online-samhällen baserade på socialt beteende och aktivitet.
Identifying Authorities in Online Communities
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}