Att identifiera populära och viktiga ämnen som diskuteras i sociala nätverk är avgörande för en bättre förståelse av samhällsfrågor. Det är också användbart för användare att hålla sig på toppen av trender utan att behöva sålla igenom stora mängder delad information. Trend detektionsmetoder som införts hittills har inte använt nätverket topologi och har därför inte kunnat skilja virusämnen från ämnen som sprids mestadels genom nyhetsmedia. För att ta itu med denna klyfta föreslår vi två nya strukturella trenddefinitioner som vi kallar samordnade och okoordinerade trender som använder vänskapsinformation för att identifiera ämnen som diskuteras bland grupperade respektive distribuerade användare. Våra analyser och experiment visar att strukturella trender skiljer sig avsevärt från traditionella trender och ger nya insikter om hur människor delar information på nätet. Vi föreslår också en provtagningsteknik för att upptäcka strukturella trender och bevisa att lösningen ger avkastning i effektivitet och ligger inom ett godtagbart fel. Experiment som utförs på en Twitter datamängd på 41,7 miljoner noder och 417 miljoner inlägg visar att även med en provtagningsfrekvens på 0,005 är den genomsnittliga precisionen 0,93 för samordnade trender och 1 för okoordinerade trender.
Budak m.fl. REF använder nätverket topologi för att diskriminera virala spruckna ämnen från nyhetsmedia spruckna ämnen.
Structural Trend Analysis for Online Social Networks
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}