Användarnas beteende (åtgärder) i ett socialt nätverk påverkas av olika faktorer som personliga intressen, socialt inflytande och globala trender. Få publikationer studerar dock systematiskt hur sociala åtgärder utvecklas i ett dynamiskt socialt nätverk och i vilken utsträckning olika faktorer påverkar användaråtgärderna. I detta dokument föreslår vi en Noise Tolerant Time-varying Factor Graph Model (NTT-FGM) för modellering och förutsägelse av sociala åtgärder. NTT-FGM modellerar samtidigt sociala nätverksstruktur, användarattribut och användarhistorik för bättre förutsägelse av användarnas framtida åtgärder. Mer specifikt genereras en användares agerande vid tidpunkten t av hennes latenta tillstånd vid t, som påverkas av hennes attribut, hennes eget latenta tillstånd vid tidpunkten t − 1 och hennes grannars tillstånd vid tidpunkten t och t − 1. Baserat på denna intuition formaliserar vi problemet med social aktionsspårning med hjälp av NTT-FGM-modellen; därefter presenterar vi en effektiv algoritm för att lära sig modellen, genom att kombinera idéerna från både kontinuerliga linjära system och Markov slumpmässiga fält. Slutligen presenterar vi en fallstudie av vår modell för att förutsäga framtida sociala åtgärder. Vi validerar modellen på tre olika typer av verkliga datamängder. Kvalitativt kan vår modell upptäcka intressanta mönster i den sociala dynamiken. Kvantitativt visar experimentella resultat att den föreslagna metoden överträffar flera grundläggande metoder för social aktionsförutsägelse.
Författarna till REF undersöker hur sociala åtgärder utvecklas i ett dynamiskt socialt nätverk och föreslår en tidsvarierande faktordiagrammodell för att modellera och förutsäga användarnas sociala beteenden.
Social action tracking via noise tolerant time-varying factor graphs
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}