Abstract-Social media utgör en central domän för produktion och spridning av realtidsinformation. Även om sådana informationsflöden traditionellt sett har betraktats som spridningsprocesser över sociala nätverk, är de underliggande fenomenen resultatet av ett komplext nät av interaktioner mellan många deltagare. Här utvecklar vi en Linear Influence Model där vi istället för att kräva kunskap om det sociala nätverket och sedan modellera diffusionen genom att förutsäga vilken nod som kommer att påverka vilka andra noder i nätverket, fokuserar på att modellera den globala påverkan av en nod på spridningshastigheten genom (implicit) nätverket. Vi modellerar antalet nyinfekterade noder som en funktion av vilka andra noder blev infekterade i det förflutna. För varje nod uppskattar vi en påverkansfunktion som kvantifierar hur många efterföljande infektioner som kan tillskrivas påverkan av den noden över tid. En icke-parametrisk formulering av modellen leder till en enkel minsta kvadrat problem som kan lösas på stora datauppsättningar. Vi validerar vår modell på en uppsättning av 500 miljoner tweets och en uppsättning av 170 miljoner nyheter och blogginlägg. Vi visar att Linear Influence Model exakt modellerar influenser av noder och på ett tillförlitligt sätt förutspår tidsdynamiken av informationsspridning. Vi finner att de enskilda deltagarnas påverkansmönster skiljer sig avsevärt åt beroende på typen av nod och ämnet för informationen.
På senare tid införde REF den linjära påverkansmodell som modellerar den globala påverkan av nod på spridningshastigheten genom ett implicit nätverk.
Modeling Information Diffusion in Implicit Networks
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}