Hur man exakt kan modellera och förutsäga de sociala nätverkens framtida status har blivit ett viktigt problem under de senaste åren. Konventionella lösningar på ett sådant problem använder ofta sociogramets topologiska struktur, dvs. vänskapsband. Men de bortser ofta från olika nivåer av aktiva sociala aktörer och blir otillräckliga för att hantera komplexa dynamiken i användarbeteenden. För att ta itu med denna fråga förfinar vi först begreppet social aktivitet för att bättre beskriva dynamiska användarbeteenden i sociala nätverk. Vi föreslår sedan en Parameterized Social Activity Model (PSAM) som använder kontinuerlig tid stokastisk process för att förutsäga aggregerade sociala aktiviteter. Med sociala aktiviteter som utvecklas över tiden utvecklas också PSAM själv och fångar därför dynamiskt den nuvarande aktiva befolkningens egenskaper i realtid. Våra experiment med hjälp av två verkliga sociala nätverk (Facebook och CiteSeer) visar att den föreslagna PSAM-modellen är effektiv för att simulera social aktivitetsutveckling och förutsäga aggregerade sociala aktiviteter exakt på olika tidsskalor.
REF använder kontinuerlig tid stokastisk process för att förutsäga aggregerade sociala aktiviteter, det vill säga olika aktiviteter mellan användare i samma sociala nätverk.
Predicting aggregate social activities using continuous-time stochastic process
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}