Abstrakt. Informationskaskader är fenomen där individer antar en ny handling eller idé på grund av inflytande från andra. Eftersom en sådan process sprider sig genom ett underliggande socialt nätverk kan den leda till allmänt utbredda adoptioner. Vi betraktar informationskaskader i samband med rekommendationer, och i synnerhet studera de mönster av kaskadrekommendationer som uppstår i stora sociala nätverk. Vi undersöker ett stort person-till-person-rekommendation nätverk, bestående av fyra miljoner människor som gjorde sexton miljoner rekommendationer om en halv miljon produkter. En sådan datauppsättning gör att vi kan ställa ett antal grundläggande frågor: Vilka slags kaskader uppstår ofta i verkliga livet? Vilka drag utmärker dem? Vi räknar upp och räknar kaskadesubgrafer på stora riktade grafer; som en del av detta utvecklar vi en ny effektiv heurism baserad på grafisomorfism som testar stora datauppsättningar. Vi upptäcker nya mönster: fördelningen av kaskadestorlekar är ungefär tungstjärtad; kaskader tenderar att vara grunda, men enstaka stora utbrott av förökning kan förekomma. Det relativa överflödet av olika kaskaddelografier tyder på subtila egenskaper hos det underliggande sociala nätverket och rekommendationsprocessen.
Till exempel, REF undersöka en stor person-till-person rekommendation nätverk, som består av fyra miljoner människor som gjorde sexton miljoner rekommendationer på en halv miljon produkter, och sedan analysera kaskader i denna datauppsättning.
Patterns of Influence in a Recommendation Network
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}