Internet of Things (IoT) invaderar en framtid där digitala och fysiska enheter (t.ex. mobila enheter, bärbara enheter) kan kopplas samman med hjälp av lämplig informations- och kommunikationsteknik för att möjliggöra en helt ny klass av tillämpningar och tjänster. I detta dokument studerar vi spridningen av innehåll över ett mobilt socialt nätverk, som har blivit en attraktiv proxy för att undersöka mänskliga beteenden på grund av den snabba utvecklingen av mobiltelefoner. Ett av de mest intressanta och utmanande problemen med innehållsspridning är att hur mycket uppmärksamhet av ett specifikt inlägg från en användare i slutändan kan vinna? Därför, med andra ord, kan vi förutsäga publikens oro i den mobila sociala nätverksmiljön, och hur? Vi försöker ta itu med denna fråga genom att undersöka metoder för att förutsäga mängden reposts en viss post kommer att få i Sina Weibo, en välkänd mobil social nätverkstjänst i Kina. Vi undersöker flera nya implicita faktorer som påverkar innehållets popularitet, såsom Modality, MaxMediaWeight och Activeness. Dessutom föreslår vi en RepostsTree-baserad metod för att modellera omposteringsprocessen på ett tidsdynamiskt sätt. Experimentella resultat över insamlade data från Sina Weibo indikerar att vår metod är effektiv på att förutsäga innehållsspridning i mobila sociala nätverk.
Lu m.fl. REF förutsäger trenderna för innehållsspridning genom att modellera reposteringsbeteendet.
Predicting the content dissemination trends by repost behavior modeling in mobile social networks
{'venue': 'J. Netw. Comput. Appl.', 'journal': 'J. Netw. Comput. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}