Med tanke på en riktad social graf och en uppsättning tidigare informationskaskader observerade över grafen, studerar vi det nya problemet med att upptäcka moduler av grafen (kommuner av noder), som också förklarar kaskader. Vår viktigaste iakttagelse är att både informationsspridning och sociala bandsbildning i ett socialt nätverk kan förklaras enligt samma latenta faktor, som i slutändan styr ett användarbeteende inom nätverket. På grundval av denna iakttagelse föreslår vi modellen Community-Cascade Network (CCN), en stokastisk sammansättningsgenerativ modell som samtidigt kan passa den sociala grafen och den observerade uppsättningen kaskader. Vår modell producerar överlappande samhällen och för varje nod, dess auktoritetsnivå och passiva intresse i varje gemenskap som den tillhör. För att lära sig parametrarna i CCN-modellen, vi utforma en Generalized Förväntning Maximering förfarande. Vi tillämpar sedan vår modell på verkliga sociala nätverk och informationskaskader: resultaten vittnar om den föreslagna CCN-modellens giltighet och ger användbara insikter om dess betydelse för att analysera socialt beteende.
Barbieri m.fl. I REF föreslås en generativ modell för att upptäcka samhällen där informationskaskader ingår.
Cascade-based community detection
{'venue': "WSDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}