Tiden spelar en viktig roll för spridningen av information, inflytande och sjukdom över nätverk. I många fall kan vi bara observera när en nod aktiveras av en smitta när en nod lär sig om en bit information, fattar ett beslut, antar ett nytt beteende, eller blir smittad med en sjukdom. De underliggande nätverksanslutningar och överföringshastigheter mellan noder är dock okända. Det är viktigt att dra slutsatsen att den underliggande diffusionsdynamiken är viktig eftersom den leder till nya insikter och möjliggör prognoser samt påverkar eller innehåller informationsspridning. I detta papper modellerar vi diffusion som en kontinuerlig temporal process som sker i olika hastigheter över ett latent, oobserverat nätverk som kan förändras över tid. Med tanke på information diffusion data, vi drar slutsatsen kanterna och dynamiken i det underliggande nätverket. Vår modell inför naturligtvis glesa lösningar och kräver ingen parameterinställning. Vi utvecklar en effektiv inference algoritm som använder stokastisk konvex optimering för att beräkna online uppskattningar av kanter och överföringshastigheter. Vi utvärderar vår metod genom att spåra informationsspridning bland 3,3 miljoner vanliga mediesajter och bloggar, och experimentera med mer än 179 miljoner olika fall av information som sprids över nätverket under en ettårsperiod. Vi tillämpar vår nätverksinferensalgoritm på de 5 000 största mediesajterna och bloggarna och rapporterar flera intressanta observationer. För det första är informationsvägarna för allmänna återkommande ämnen mer stabila över tid än för pågående nyhetshändelser. För det andra dyker det ofta upp kluster av nyhetsmedier och bloggar som försvinner inom några dagar för pågående nyhetsevenemang. Slutligen, stora händelser, till exempel stora civila oroligheter som i det libyska inbördeskriget eller det syriska upproret, öka antalet informationsvägar bland bloggar, och också öka nätverket centralitet bloggar och sociala medier webbplatser.
Nyligen, Gomez et al. REF bygger en probabilistisk modell för att härleda strukturen och temporal dynamiken i det underliggande nätverket givet information sprider data, vilket skiljer sig från den ursprungliga motivationen i vårt arbete.
Uncovering the structure and temporal dynamics of information propagation
{'venue': 'Network Science', 'journal': 'Network Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}