Informationsspridning och virusspridning är grundläggande processer som äger rum i nätverk. Även om det ofta är möjligt att direkt observera när noder blir infekterade med ett virus eller publicera informationen, observera enskilda sändningar (som infekterar vem, eller vem påverkar vem) är typiskt mycket svårt. I många tillämpningar är dessutom det underliggande nätverk över vilket diffusionerna och spridningarna sprids i själva verket oobserverat. Vi tar itu med dessa utmaningar genom att utveckla en metod för att spåra vägar för spridning och inflytande genom nätverk och dra slutsatser om de nätverk som smittspridningen sprider sig över. Med tanke på de tider när noder anta bitar av information eller bli infekterade, identifierar vi det optimala nätverket som bäst förklarar de observerade infektionstiderna. Eftersom optimeringsproblemet är NP-hård att lösa exakt, utvecklar vi en effektiv approximationsalgoritm som skalar sig till stora dataset och finner bevisligen nära optimala nätverk. Vi visar effektiviteten i vår strategi genom att spåra informationsspridning i en uppsättning av 170 miljoner bloggar och nyhetsartiklar under en ettårsperiod för att dra slutsatsen hur information flödar genom online-media. Vi finner att spridningsnätverket av nyheter för de 1000 bästa mediesajterna och bloggarna tenderar att ha en kärnperiferistruktur med en liten uppsättning kärnmedier som sprider information till resten av webben. Dessa webbplatser tenderar att ha stabila cirklar av inflytande med mer allmänna nyhetsmedia webbplatser fungerar som kontakter mellan dem.
Gomez-Rodriguez m.fl. REF undersökte problemet med att spåra spridningsvägar och påverkan och föreslog en algoritm för att bestämma en nästan optimal uppsättning riktade kanter som maximerar påverkansutbredning.
Inferring Networks of Diffusion and Influence
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}