Studiet av kollektivt beteende är att förstå hur individer beter sig i en social nätverksmiljö. Oceaner av data som genereras av sociala medier som Facebook, Twitter, Flickr och YouTube presenterar möjligheter och utmaningar för att studera kollektivt beteende i stor skala. I detta arbete strävar vi efter att lära oss förutsäga kollektivt beteende i sociala medier. I synnerhet, med tanke på information om vissa individer, hur kan vi dra slutsatsen att oobserverade individer beter sig i samma nätverk? Ett socialt dimensionsbaserat tillvägagångssätt används för att ta itu med de heterogena kopplingar som presenteras i sociala medier. Nätverken i sociala medier är dock vanligtvis av kolossal storlek och omfattar hundratusentals eller till och med miljoner aktörer. Omfattningen av nätverk innebär skalbart lärande av modeller för kollektiv beteendeförutsägelse. För att ta itu med skalbarhetsfrågan föreslår vi ett eggcentriskt klustersystem för att utvinna glesa sociala dimensioner. Med glesa sociala dimensioner kan den socialdimensionsbaserade metoden effektivt hantera nätverk av miljoner aktörer samtidigt som den visar jämförbara förutsägelser som andra icke skalbara metoder.
EdgeCluster REF presenterade ett socialt dimensionsbaserat tillvägagångssätt för kollektiv beteendeförutsägelse med en kantklustersystem för att extrahera glesa sociala dimensioner och en linjär SVM-klassificerare för diskriminerande lärande.
Scalable learning of collective behavior based on sparse social dimensions
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}