Många människor delar sin verksamhet med andra genom nätgemenskaper. Dessa gemensamma aktiviteter påverkar andra användares verksamhet. Användarna kommer t.ex. sannolikt att bli intresserade av produkter som antas (t.ex. omtyckt, köpt och delat) av sina vänner. I detta dokument föreslår vi en probabilistisk modell för att upptäcka latent påverkan från sekvenser av objekt adoption händelser. En inhomogen Poisson process används för att modellera en sekvens, där antagandet av en användare utlöser den efterföljande antagandet av samma objekt av andra användare. För att modellera antagandet av flera objekt, använder vi flera inhomogenous Poisson processer, som delar parametrar, såsom påverkan för varje användare och relationer mellan användare. Den föreslagna modellen kan användas för att hitta inflytelserika användare, upptäcka relationer mellan användare och förutsäga objekt popularitet i framtiden. Vi presenterar en effektiv Bayesiansk slutledning av den föreslagna modellen baserad på den stokastiska EM-algoritmen. Den föreslagna modellens effektivitet visas genom att man använder verkliga datamängder i en tjänst för delning av sociala bokmärken.
Iwata m.fl. REF använder en inhomogen Poisson-process för att modellera spridningen av artikelns antagande.
Discovering latent influence in online social activities via shared cascade poisson processes
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}