Att modellera informationsspridningsprocessen i sociala nätverk är en viktig forskningsuppgift. Även om många försök har gjorts för denna studie, få av dem kan simulera och förutsäga den timliga dynamiken i diffusionsprocessen. För att lösa detta problem föreslår vi en ny informationsspridningsmodell (GT-modell), som betraktar användarna i nätverket som intelligenta agenter. Agenten överväger gemensamt alla sina interagerande grannar och beräknar belöningarna för sina olika val för att fatta strategiska beslut. Vi introducerar tidsfaktorn i användarens payoff, vilket gör det möjligt för GT-modellen att inte bara förutsäga beteendet hos en användare utan också att förutsäga när han kommer att utföra beteendet. Både det globala inflytandet och det sociala inflytandet utforskas i den tidsberoende löneberäkningen, där en ny metod för social påverkan är utformad för att till fullo fånga de tidsdynamiska egenskaperna hos socialt inflytande mellan användare. Experimentella resultat på Sina Weibo och Flickr bekräftar våra metoders effektivitet.
Några av verken fokuserar på att utveckla dynamiska prediktiva modeller med hjälp av olika metoder såsom att betrakta noderna i nätverket som intelligenta agenter som fattar strategiska beslut REF.
Modeling information diffusion over social networks for temporal dynamic prediction
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}