Sociala nätverk online har nyligen blivit en effektiv och innovativ kanal för att sprida information och inflytande bland hundratals miljoner slutanvändare. Det mesta av det tidigare arbetet har antingen utförts empiriska studier eller fokuserat på informationsspridningsmodellering i timlig dimension, föga försök har gjorts att förstå informationsspridning över både timliga och rumsliga dimensioner. I detta dokument föreslår vi en partiell differentialekvation (PDE), särskilt en Diffusive Logistic (DL) ekvation för att modellera tids- och rumsliga egenskaper för informationsspridning. Vi presenterar tids- och rumsliga mönster i en verklig datauppsättning som samlats in från en social nyhetsaggregeringsplats, Digg, och validerar den föreslagna DL-ekvationen när det gäller att förutsäga informationsspridningsprocessen. Våra experimentresultat visar att DL-modellen kan karakterisera och förutsäga informationsspridningsprocessen i sociala nätverk online. Till exempel, för de mest populära nyheterna med 24,099 röster i Digg, är den genomsnittliga förutsägelse noggrannhet DL modell över alla avstånd under de första 6 timmarna 92,08%. Såvitt vi vet är detta dokument det första försöket att använda PDE-baserad modell för att studera informationsspridningsprocessen i både tidsmässiga och rumsliga dimensioner i sociala nätverk online.
I ett nyligen publicerat dokument föreslog REF den första modellen för att karakterisera informationsspridning i både rumsliga och tidsmässiga dimensioner och verifierade modellen med de mest populära nyheterna i en Digg-datauppsättning.
Diffusive Logistic Model Towards Predicting Information Diffusion in Online Social Networks
{'venue': '2012 32nd International Conference on Distributed Computing Systems Workshops', 'journal': '2012 32nd International Conference on Distributed Computing Systems Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}