Abstract-Inriktningen i detta arbete är att utveckla probabilistiska modeller för tidsbunden aktivitet av användare i sociala nätverk (t.ex., utstationering och tweeting) genom att införliva det sociala nätverket inflytande som uppfattas av användaren. Även om tidigare arbete inom detta område har utvecklat sofistikerade modeller för användaraktivitet, dessa modeller antingen ignorera sociala nätverk inflytande helt eller införliva det på ett implicit sätt. Vi övervinner den icke-transparens av nätverket i modellen på individuell skala genom att föreslå en kopplad dold Markov modell (HMM), där varje användares verksamhet utvecklas enligt en Markov kedja med ett dolt tillstånd som påverkas av kollektiv aktivitet av vännerna till användaren. Vi utvecklar generaliserade Baum-Welch- och Viterbi-algoritmer för parameterinlärning och statsuppskattning för det föreslagna ramverket. Därefter validerar vi den föreslagna modellen med hjälp av en betydande corpus av användaraktivitet på Twitter. Våra numeriska studier visar att med tillräckliga observationer för att säkerställa korrekt modellinlärning, den föreslagna ramen förklarar de observerade data bättre än antingen en förnyelse processbaserad modell eller en konventionell (okopplade) HMM. Vi visar också nyttan av den föreslagna metoden för att förutsäga tiden till nästa tweet. Slutligen, klustering i modellen parameter utrymme visas att resultera i distinkta naturliga kluster av användare som kännetecknas av interaktionsdynamiken mellan en användare och hans nätverk.
Raghavan m.fl. REF undersökte användaraktivitetsmönstren genom att använda en Markov-modellmetod baserad på observerade data, och en klusteralgoritm föreslås som kan gruppera användare enligt interaktionsbeteenden.
Modeling Temporal Activity Patterns in Dynamic Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Computational Social Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Computational Social Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}