Betydelsen av förmågan att förutsäga trender i sociala medier har ökat snabbt under de senaste åren med den växande dominansen av sociala medier i vår vardag. Medan många verk fokuserar på upptäckt av anomalier i nätverk, finns det inte mycket teoretiskt arbete på förutsägelsen om sannolikheten för att anomaliska nätverksmönster ska spridas globalt och bli "trender". I detta arbete presenterar vi en analytisk modell den sociala spridningsdynamiken för att sprida nätverksmönster. Vår föreslagna metod är baserad på informationsspridningsmodeller och kan förutsäga framtida trender baserade på analys av tidigare sociala interaktioner mellan samhällets medlemmar. Vi presenterar en analytisk lägre gräns för sannolikheten för att nya trender skulle lyckas sprida sig via nätverket. Vi demonstrerar vår modell med hjälp av två omfattande sociala dataset - Friends and Family experimentet som hölls i MIT i över ett år, där den fullständiga aktiviteten av 130 användare analyserades, och en finansiell dataset som innehåller den fullständiga verksamheten av över 1,5 miljoner medlemmar i eToro sociala handelsgemenskap.
Altshuler m.fl. REF använder tidigare informations- och spridningsmodeller för att härleda en lägre gräns på sannolikheten för att ett ämne blir trendigt.
Trends Prediction Using Social Diffusion Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}