Inlärning av informationsspridningsmodellen är ett grundläggande problem vid studier av informationsspridning i sociala nätverk. Befintliga metoder lär sig spridningsmodellerna från evenemang i sociala nätverk. Händelser i sociala nätverk kan dock ha olika bakomliggande orsaker. Vissa av dem kan orsakas av det sociala inflytandet inom nätverket, medan andra kan återspegla externa trender i den "riktiga världen". Det mesta av det befintliga arbetet med att lära sig spridningsmodeller skiljer inte de händelser som orsakas av det sociala inflytandet från dem som orsakas av externa trender. I detta dokument tar vi fram sociala händelser från dataströmmar i sociala nätverk och använder sedan de utdragna sociala händelserna för att förbättra inlärningen av informationsspridningsmodeller. Vi föreslår en LADP-modell (Latent Action Diffusion Path) för att införliva informationsspridningsmodellen med modellen för externa trender, och sedan utforma en EM-baserad algoritm för att dra slutsatsen om spridningssannolikheterna, de externa trenderna och händelsekällorna på ett effektivt sätt.
REF analyserade händelsernas yttre påverkan.
Extracting social events for learning better information diffusion models
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}