Abstrakt. Sociala gemenskaper på nätet tillhandahåller bland annat ett medium för att koppla samman människor, dela med sig av nyheter, få fram information och hitta jobb. Dynamiken i samspelet mellan medlemmarna i OSC är inte alltid tillväxtdynamiken. Istället sker ofta en sönderfalls- eller inaktivitetsdynamik, vilket gör en OSC föråldrad. Att förstå beteendet och egenskaperna hos medlemmarna i en inaktiv gemenskap bidrar till att upprätthålla tillväxtdynamiken i dessa samhällen och hindrar dem möjligen från att vara ur funktion. I detta arbete ger vi två förutsägelser modeller för att förutsäga interaktion förfall av samhällsmedlemmar, nämligen: en Simple Threshold Model (STM) och en övervakad maskininlärning klassificering ramar. Vi utförde utvärderingsexperiment för våra förutsägelsemodeller med stöd av en grundsanning om förfallna samhällen som utvunnits från StackExchange-plattformen. Resultaten av experimenten visade att det är möjligt, med tillfredsställande förutsägelseprestanda i termer av F1-poäng och noggrannhet, att förutsäga förfallet av aktiviteten hos medlemmarna i dessa samhällen med hjälp av nätverksbaserade attribut och nätverksexogena attribut hos medlemmarna. Den övre gränsen för förutsägelsen prestanda av de metoder vi använde är 0,91 och 0,83 för F1-poäng respektive noggrannhet. Dessa resultat indikerar att nätverksbaserade attribut är korrelerade med medlemmarnas aktivitet och att vi kan hitta nedbrytningsmönster i termer av dessa attribut. Resultaten visade också att strukturen i de förfallna samhällena kan användas för att stödja de levande samhällena genom att upptäcka inaktiva medlemmar.
Abufouda REF utvecklade två modeller för att förutsäga interaktionen mellan samhällsmedlemmar i sociala samhällen på nätet.
Community Aliveness: Discovering Interaction Decay Patterns in Online Social Communities
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}