I verkliga sociala nätverk finns det flera kaskader som sällan är oberoende. De tävlar vanligtvis eller samarbetar med varandra. Motiverade av förstärkningsteorin i sociologi vi utnyttja det faktum att antagandet av en användare till något beteende modelleras av aggregering av beteenden hos sina grannar. Vi använder en flerdimensionell märkt Hawkes process för att modellera användare produktacceptering och därmed spridning av kaskader i sociala nätverk. Det resulterande slutsatsproblemet har visat sig vara konvext och löses parallellt med barriärmetoden. Fördelen med den föreslagna modellen är tvåfaldig; modellerna korrelerade kaskader och lär sig också det latenta spridningsnätet. Experimentella resultat på syntetiska och två verkliga dataset som samlats in från Twitter, URL förkortning och musik streaming tjänster, illustrerar den överlägsna prestandan för den föreslagna modellen över alternativen.
Motiverad av förstärkningsteorin i sociologi, Zarezade et al. REF föreslog en korrelerad Cascade-modell genom att överväga det korrelerade beteendet jämfört med de oberoende och konkurrenskraftiga kontra kooperativa kaskader med hjälp av syntetiska data.
Correlated Cascades: Compete or Cooperate
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}