Framväxten och den utbredda användningen av sociala nätverk online har lett till en dramatisk ökning av tillgången till uppgifter om social aktivitet. Viktigt är att dessa data kan utnyttjas för att undersöka, på mikroskopisk nivå, några av de problem som har fångat uppmärksamheten hos ekonomer, marknadsförare och sociologer i årtionden, såsom t.ex. produkt adoption, användning och konkurrens. I detta dokument föreslår vi en probabilistisk modell för kontinuerlig användning, baserad på tidspunktsprocesser, för införande och frekvens för användning av konkurrerande produkter, där frekvensen av användning av en produkt kan moduleras av andra produkter. Denna modell gör det möjligt för oss att effektivt simulera antagandet och återkommande användningar av konkurrerande produkter, och generera spår där vi lätt kan känna igen effekten av socialt inflytande, aktualitet och konkurrens. Vi utvecklar sedan en slutledningsmetod för att effektivt passa modellparametrarna genom att lösa ett konvext program. Problemet frikopplas till en samling mindre subproblem, vilket lätt expanderar till nätverk med hundratusentals noder. Vi validerar vår modell över syntetiska och verkliga diffusionsdata som samlats in från Twitter, och visar att den föreslagna modellen inte bara ger en bra passform till data och mer exakta förutsägelser än alternativ, men också ger tolkningsbara modellparametrar, vilket gör att vi kan få insikter i några av de faktorer som driver produktacceptering och frekvens för användning.
Valera och Gomez-Rodriguez REF utvecklade en metod för att förutsäga antagandet och användningen av liknande produkter i sociala nätverk.
Modeling Adoption and Usage of Competing Products
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}