Sociala nätverkswebbplatser gör det möjligt för användare att skapa och dela innehåll. Stora informationskasoder efter omdelning kan bilda som användare av dessa webbplatser åter dela andras inlägg med sina vänner och anhängare. En av de centrala utmaningarna när det gäller att förstå sådana kaskadbeteenden är att förutse informationsutbrott, där ett enda inlägg blir allmänt populärt genom att delas på nytt av många användare. I detta dokument fokuserar vi på att förutsäga det slutliga antalet omplaceringar av en viss tjänst. Vi bygger på teorin om självexciterande punktprocesser för att utveckla en statistisk modell som gör det möjligt för oss att göra korrekta förutsägelser. Vår modell kräver ingen utbildning eller dyr funktionsteknik. Det resulterar i en enkel och effektivt beräkningsbar formel som gör att vi kan svara på frågor, i realtid, som: Med tanke på ett inläggs omdelning historia hittills, vad är vår nuvarande uppskattning av dess slutliga antal reshares? Är efterdelningen kaskaden förbi det inledande stadiet av explosiv tillväxt? Och vilka tjänster kommer att vara de mest omdelade i framtiden? Vi validerar vår modell med hjälp av en månads komplett Twitter-data och visar en stark förbättring av prediktiv noggrannhet jämfört med befintliga metoder. Vår modell ger bara 15% relativ fel i att förutsäga den slutliga storleken på en genomsnittlig informationskaskad efter att ha observerat den i bara en timme.
Zhao m.fl. REF utvecklade en självexciterande punktprocessmodell för att förutsäga den slutliga populariteten av inlägg baserat på deras nuvarande omdelningshistorik.
SEISMIC: A Self-Exciting Point Process Model for Predicting Tweet Popularity
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}