Överföring av smittsamma sjukdomar, spridning av information och spridning av idéer och inflytande via sociala nätverk är alla exempel på spridning. I sådana fall säger vi att en smitta sprider sig genom nätverket, en process som kan modelleras med en kaskadkurva. Att studera kaskader och nätverksspridning är en utmaning på grund av att data saknas. Även en enda saknad observation i en sekvens av spridning händelser kan avsevärt ändra våra slutsatser om diffusionsprocessen. Vi tar itu med problemet med saknade data i informationskaskader. Särskilt, med tanke på endast en bråkdel C ′ av den kompletta kaskad C, vårt mål är att uppskatta egenskaperna hos den kompletta kaskad C, såsom dess storlek eller djup. För att uppskatta egenskaperna hos C formulerar vi först k-tree modell av kaskader och analytiskt studera dess egenskaper inför saknade data. Vi föreslår sedan en numerisk metod som ger en kaskadmodell och observerad kaskad C ′ kan uppskatta egenskaper hos den kompletta kaskad C. Vi utvärderar vår metodologi med hjälp av informationsutbredning kaskader i Twitter-nätverket (70 miljoner noder och 2 miljarder kanter), samt information kaskader som uppstår i bloggosfären. Våra experiment visar att k-tree modellen är ett effektivt verktyg för att studera effekterna av saknade data i kaskader. Viktigast av allt, vi visar att vår metod (och k-tree modellen) kan korrekt uppskatta egenskaper hos den kompletta kaskad C även när 90% av data saknas.
I REF undersöktes också problemet med spridning av data i ett delvis observerat socialt nätverk.
Correcting for missing data in information cascades
{'venue': "WSDM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}