Abstract-Som sociala nätverk ständigt förändras och utvecklas, metoder för att analysera dynamiska sociala nätverk blir allt viktigare för att förstå sociala trender. På grund av restriktionerna från leverantörer av sociala nätverkstjänster är dock de resurser som finns tillgängliga för att hämta hela innehållet i ett socialt nätverk vanligtvis mycket begränsade. Som ett resultat av detta kräver analys av dynamiska sociala nätverksdata en ungefärlig kopia av det sociala nätverket för varje tidsperiod, lokalt. I detta dokument studerar vi problemet med dynamiska nätverk och texthämtning med begränsad kontrollkapacitet, för att identifiera och upprätthålla inflytelserika användare när det sociala nätverket utvecklas. Vi föreslår en algoritm för att sondera relationer (krävs för global påverkan beräkning) samt inlägg (krävs för ämnesbaserad påverkan beräkning) för ett begränsat antal användare under varje undersökningsperiod, baserat på påverkan trender och aktiviteter av användarna. Vi kan härleda det nuvarande nätverket baserat på nyavlästa användardata och den senaste kända versionen av nätverket som underhålls lokalt. Dessutom föreslår vi att använda länk förutsägelser metoder för att ytterligare öka noggrannheten i vårt nätverk inference. Vi använder PageRank som mått för influensberäkning. Vi illustrerar hur den föreslagna lösningen upprätthåller korrekta PageRank-poäng för beräkning av global påverkan, och ämneskänsliga viktade PageRank-poäng för ämnesbaserat inflytande. Den senare bygger på ett ämnesbaserat nätverk som konstruerats med hjälp av vikter som bestäms av semantisk analys av tjänster och deras delningsstatistik. Vi utvärderar effektiviteten av våra algoritmer genom att jämföra dem med den verkliga påverkan poäng i den fullständiga och aktuella versionen av nätverket, med hjälp av data från micro-bloggning tjänsten Twitter. Resultaten visar att våra tekniker betydligt överträffar baslinjemetoder (80 procent högre noggrannhet för nätverkshämtning och 77 procent för texthämtning) och är överlägsna toppmoderna tekniker från litteraturen (21 procent högre noggrannhet).
Bingol m.fl. REF undersökte problemet med att identifiera och upprätthålla inflytelserika användare i utvecklingen av sociala nätverk.
Topic-Based Influence Computation in Social Networks Under Resource Constraints
{'venue': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}