Sociala nätverk online har blivit en nödvändig kanal för extremt snabb informationsspridning och inflytande. Problemet med att hitta ett minsta antal utsädesanvändare som så småningom kan påverka så många användare som möjligt i nätverket har på senare tid blivit ett av de centrala forskningsområdena. Tyvärr har de flesta relaterade verk endast fokuserat på nättopologier och i stor utsträckning ignorerat många andra viktiga faktorer som användarnas engagemang och de negativa eller positiva effekterna mellan användare. Mer utmanande, beteendet av informationsspridning över flera nätverk samtidigt förblir ett outtröttligt område och blir ett akut behov. Vårt arbete är det första försöket att ta itu med ovanstående problem i flera nätverk, med tanke på att dessa saknar viktiga faktorer. För att fånga användarnas engagemang, föreslår vi att rikta in sig på den uppsättning av intressematchande användare vars intressen liknar vad vi försöker sprida. Sedan utvecklar vi vår Iterative Semi-Supervising Lärande baserad strategi för att identifiera de minsta utsäde användare. Vi validerar effektiviteten i vår lösning genom att använda verkliga Twitter-Foursquare nätverk och akademiskt samarbete flera nätverk.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. har gjort det första försöket att modellera informationsspridningen REF i nätverk på flera nivåer av Linear Threshold Model i TwitterFoursquare nätverk och akademiskt samarbete flera nätverk.
Interest-matching information propagation in multiple online social networks
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}