Abstract-identifierande ledare och följare i sociala nätverk online är viktigt för olika tillämpningar inom många områden såsom reklam, samhällshälsokampanjer, administrativ vetenskap, och även politik. I detta dokument studerar vi problemet med att identifiera ledare och följare i sociala nätverk online med hjälp av användarinteraktionsinformation. Vi föreslår en ny modell, kallad Longitudinal User Centered Influence (LUCI), som tar som input användarinteraktion information och samlar användare i fyra kategorier: introvert ledare, extrovert ledare, följare och neutrala. För att validera vår modell använder vi den först på en datamängd som samlats in från ett socialt nätverk som heter Everything2. Våra experimentella resultat visar att vår LUCI-modell uppnår en genomsnittlig klassificeringsnoggrannhet på upp till 90,3% i klassificeringen av användare som ledare och följare, där den grundläggande sanningen är baserad på användarnas märkta roller. För det andra tillämpar vi vår LUCI-modell på en datauppsättning som samlats in från Facebook och som består av interaktioner mellan mer än 3 miljoner användare under ett års tid. Vi har dock inte grundfakta för Facebook-användare. Därför analyserar vi flera viktiga topologiska egenskaper hos vänskapsgrafen för olika användarkategorier. Våra experimentella resultat visar att olika användarkategorier uppvisar olika topologiska egenskaper i vänskapsgrafen och dessa observerade egenskaper överensstämmer med de förväntade utifrån den allmänna definitionen av de fyra rollerna.
Med socialt nätverk i åtanke, en annan modell, Longitudinal User Centered Influence (LUCI) REF, använder interaktionen mellan bloggare och kategoriserade dem i fyra klasser av introvert ledare, extrovert ledare, anhängare och neutrala.
Identifying Leaders and Followers in Online Social Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}