I dag har sociala nätverk på nätet blivit kraftfulla verktyg för informationsspridning. De underlättar en snabb och storskalig spridning av innehållet och konsekvenserna av en information - vare sig den är gynnsam eller inte för någon, falsk eller sann - kan då ta betydande proportioner. Därför är det viktigt att tillhandahålla medel för att analysera fenomenet informationsspridning i sådana nätverk. Många färska studier har tagit upp modellering av informationsspridningsprocessen, ur topologisk synvinkel och i ett teoretiskt perspektiv, men vi vet fortfarande inte mycket om de faktorer som är inblandade i den. Med antagandet att dynamiken i spridningsprocessen på makroskopisk nivå förklaras av interaktioner på mikroskopisk nivå mellan par av användare och topologin för deras sammankopplingar, föreslår vi en praktisk lösning som syftar till att förutsäga tidsdynamiken av spridning i sociala nätverk. Vår strategi är baserad på maskininlärning tekniker och slutsatsen av tidsberoende diffusion sannolikheter från en multidimensionell analys av individuella beteenden. Experimentella resultat på en verklig datauppsättning som hämtats från Twitter visar intresset och effektiviteten av den föreslagna metoden samt intressanta rekommendationer för framtida utredning.
Den T-BasIC-modell som presenteras av Guille och Hacid REF kan förutsäga tidsdynamiken för spridning i sociala nätverk.
A predictive model for the temporal dynamics of information diffusion in online social networks
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}