Vilka är de inflytelserika människorna i ett socialt nätverk online? Svaret på denna fråga beror inte bara på nätverkets struktur, utan också på detaljer om de dynamiska processer som sker på nätverket. Vi klassificerar dessa processer som konservativa och icke-konservativa. En slumpmässig promenad på ett nätverk är ett exempel på en konservativ dynamisk process, medan informationsspridning är icke-konservativ. De influensmodeller som används för att rangordna nätverksnoder kan klassificeras på liknande sätt, beroende på vilken dynamisk process de implicit emulerar. Vi hävdar att för att korrekt rangordna nätverksnoder måste influensmodellen matcha detaljerna i den dynamiska processen. Vi studerar ett verkligt nätverk på sociala nyheter aggregator Digg, vilket gör det möjligt för användare att posta och rösta för nyheter. Vi definierar empiriskt inflytande som antalet röster i nätverket en användares inlägg genererar. Denna påverkansmått, och den resulterande rangordningen, härrör helt från dynamiken i omröstningen om Digg, som representerar icke-konservativt informationsflöde. Vi jämför sedan förutsägelser om olika påverkansmodeller med denna empiriska uppskattning av påverkan. Resultaten visar att icke-konservativa modeller bättre kan förutsäga inflytelserika användare på Digg. Vi finner att (normaliserad) α-centralitet metrisk visar sig vara en av de bästa förutsägarna av inflytande. Vi presenterar också en enkel algoritm för beräkning av denna metriska och tillhörande matematiska formulering och analytiska bevis.
Ghosh och Lerman REF jämförde ett antal påverkansmått över Digg.com data och föreslog att en centralitetsbaserad åtgärd är den bästa förutsägaren av påverkan.
Predicting Influential Users in Online Social Networks
{'venue': 'The fourth SNA-KDD Workshop, Held in conjunction with The 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2010)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}