När det gäller informationsspridning på sociala nätverk är ett av de viktigaste problemen att dra slutsatsen att det är sannolikt att den ena informationen sprids från den ena individen till den andra. Befintliga metoder behandlar huvudsakligen detta problem på ett parmässigt sätt, vilket avgör sannolikheten för spridning bland individer. Detta överrepresenterade sätt gör att de lider av allvarliga overpassing problem för par av individer utan observerade interaktioner, och därmed begränsar deras förutsägelse noggrannhet. I detta papper, i stället för att härleda den parvisa förökningsannolikheten, lär vi oss två lågrankade vektorer för varje individ, som representerar dess påverkan respektive känslighet. Baserat på denna koncisa representation föreslår vi en probabilistisk modell för att effektivt lära individer påverka och mottaglighet från loggen över informationskaskader. Vi utvärderar resultatet av vår metod på datasetet från de största sociala medierna i Kina, och visar att vår metod överträffar befintliga metoder vid slutsatsen om förökningsannolikhet. Sociala medier revolutionerar informationsspridningen, med dess stora lätthet när det gäller informationsförmedling, tillgång och filtrering. Olika från konventionella medier, informationsspridning i sociala medier fortskrider längs sociala relationer mellan individer. Därför, för modellering av informationsspridning på sociala nätverk, ett viktigt problem är att dra slutsatsen att det interpersonella inflytandet mellan individer, vilket är grundläggande för att påverka maximering [11], social rekommendation, och viral marknadsföring [12]. Befintliga studier syftar främst till att fastställa sannolikheten för spridning av information bland individer, baserat på strukturen i sociala nätverk, register över informationskaskad, och demografiska egenskaper hos individer. Kempe m.fl. [11] Genomförde den oberoende kaskadmodellen för informationsförökning, förutsatt att sannolikheten för förökning är enhetlig eller att det finns en gradmodulerad förökningssannolikhet. Goyal m.fl. [7] Lärde sig spridningssannolikheten för oberoende kaskadmodell, med uppbyggnaden av sociala nätverk och loggen över informationskaskad som indata.
REF föreslog sedan en sekvensmodell för att lära sig en användares latenta representation av påverkan och känslighet, baserat på beställningar av användare som blir infekterade.
Learning user-specific latent influence and susceptibility from information cascades
{'venue': 'AAAI 2015', 'journal': 'arXiv: Social and Information Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}