Abstract-Aktuella sociala nätverk är av extremt stor skala som genererar enorma informationsflöden i varje ögonblick. Hur information sprids över sociala nätverk har fått stor uppmärksamhet från både industrin och akademiker. De flesta av de befintliga arbetena med informationsspridningsanalys bygger på maskininlärningsmetoder med fokus på analys av sociala nätverksstruktur och empirisk datautvinning. Nätverksanvändarnas beslut, åtgärder och socioekonomiska interaktioner ignoreras dock i allmänhet av de flesta befintliga verk. I detta dokument föreslår vi en evolutionär spelteoretisk ram för att modellera den dynamiska informationsspridningsprocessen i sociala nätverk. I synnerhet härleder vi informationsspridningsdynamiken i kompletta nätverk, enhetliga examens- och icke-uniforma examensnätverk, med höjdpunkten av två speciella nätverk, Erdős-Rényi slumpmässiga nätverk och Barabási-Albert skala-fri nätverk. Vi finner att dynamiken i informationsspridningen över dessa tre typer av nätverk är skalfri och att alla tre dynamikerna är desamma med varandra när nätskalan är tillräckligt stor. För att verifiera vår teoretiska analys utför vi simuleringar för informationsspridning över syntetiska nätverk och verkliga Facebook-nätverk. Dessutom genomför vi också ett experiment på en Twitter hashtags dataset, som visar att den föreslagna spelteoretiska modellen väl kan passa och förutsäga informationsspridningen över verkliga sociala nätverk.
Ett annat arbete går längre genom att skapa ett evolutionärt spel teoretiskt ramverk med hänsyn till användarinteraktioner REF.
Evolutionary Dynamics of Information Diffusion Over Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}