Händelser i ett socialt nätverk online kan kategoriseras ungefär i endogena händelser, där användare bara svara på sina grannars åtgärder inom nätverket, eller exogena händelser, där användare vidtar åtgärder på grund av enheter externa till nätverket. Hur mycket extern enhet bör ges till varje användare, så att nätverksaktiviteten kan styras mot ett måltillstånd? I detta dokument modellerar vi sociala händelser med hjälp av multivariat Hawkes processer, som kan fånga både endogena och exogena händelseintensiteter, och härleda en tidsberoende linjär relation mellan intensiteten av exogena händelser och den totala nätverksaktiviteten. Genom att utnyttja denna anslutning utvecklar vi ett konvext optimeringsramverk för att bestämma vilken nivå av extern drivning som krävs för att nätverket ska nå önskad aktivitetsnivå. Vi experimenterade med händelsedata som samlats in från Twitter och visar att vår metod kan styra nätverkets aktivitet mer exakt än alternativ.
Verket av REF ) använder en multivariat Hawkes process för att modellera sociala händelser, som kan fånga både endogena och exogena händelser intensitet.
Shaping Social Activity by Incentivizing Users
{'venue': 'Advances in neural information processing systems', 'journal': 'Advances in neural information processing systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}