Informationsspridning i sociala nätverk online påverkas av den underliggande nättopologin, men den har också makten att ändra den. Onlineanvändare skapar ständigt nya länkar när de utsätts för nya informationskällor, och i sin tur växlar dessa länkar hur informationen sprids. Dessa två mycket sammanflätade stokastiska processer, informationsspridning och nätverksutveckling, har dock i huvudsak studerats separat, utan hänsyn till deras medevolutionära dynamik. Vi föreslår en tidspunktsprocessmodell, Coevolve, för en sådan gemensam dynamik, som gör det möjligt att anpassa intensiteten i den ena processen av den andra. Denna modell gör det möjligt för oss att effektivt simulera interleadd diffusion och nätverkshändelser, och generera spår som följer vanliga spridnings- och nätverksmönster som observerats i verkliga nätverk. Dessutom utvecklar vi också ett konvext optimeringsramverk för att lära oss modellens parametrar från historiska spridnings- och nätverksutvecklingsspår. Vi experimenterade med både syntetisk data och data som samlats in från Twitter, och visar att vår modell ger en bra passform till data samt mer exakta förutsägelser än alternativ.
REF modellerar gemensamt informationsspridning och nätverksutveckling i sociala nät online med hjälp av sammanvävda stokastiska processer och genererar prediktiva händelsespår med inlärda parametrar från historien.
COEVOLVE: A Joint Point Process Model for Information Diffusion and Network Co-evolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}