• Informationsspridning på OSNs studeras med tanke på superspridning fenomen. • En SAIR-modell föreslås för att karakterisera informationsutbredningen med Weibo-data. • Super-spridare i informationsutbredning på OSNs identifieras och karakteriseras. • Känsligheten hos parametrar som avbildar super-spridning fenomen analyseras.  a r t i c l e i n f o Eftersom mikrobloggningstjänster blir mer välmående i vardagen för användare på Online Social Networks (OSNs), är det mer gynnsamt för heta ämnen och bryta nyheter att få mer attraktion mycket snart än någonsin tidigare, som är så kallade "super-spreading händelser". I informationsspridningsprocessen för dessa superspridande händelser vidarebefordras meddelanden från en användare till en annan och många individer påverkas av en relativt liten del av användarna, alias. Superspridare. Att skaffa sig en medvetenhet om superspridningsfenomen och en förståelse av mönster för bred spridning av information gynnar flera uppgifter inom datautvinning i sociala medier, t.ex. upptäckt av heta ämnen, förutsägelser om informationsspridning, övervakning av skadlig information och ingripande. Med hänsyn till att superspridning i både informationsspridning och spridning av en smittsam sjukdom är analoga, bygger vi i denna studie en parameteriserad modell, SAIR-modellen, baserad på välkända epidemimodeller för att karakterisera superspridning fenomen i tweet informationsutbredning tillsammans med super-spridare. För att modellera informationsspridning, empiriska observationer på en real-world Weibo dataset utförs statistiskt. Både analysen av jämvikten och valideringen av Weibo-datauppsättningen i verkligheten av den föreslagna modellen genomförs. Fallstudien som validerar den föreslagna modellen visar att SAIR-modellen är mycket mer lovande än den konventionella SIR-modellen när det gäller att karakterisera en superspridande händelse av informationsspridning. Dessutom utförs numeriska simuleringar och diskuteras för att upptäcka hur känsliga parametrarna påverkar informationsutbredningsprocessen.
Liu m.fl. bygga SAIR-modellen baserad på välkända epidemimodeller för att karakterisera superspridning fenomen i tweet informationsspridning tillsammans med super-spridare REF.
Characterizing super-spreading in microblog: An epidemic-based information propagation model
{'venue': 'Physica a', 'journal': 'Physica a', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics']}