Tidigare arbete i social nätverksanalys (SNA) har modellerat förekomsten av länkar från en enhet till en annan, men inte attribut som språkinnehåll eller ämnen på dessa länkar. Vi presenterar modellen Author-Recipient-Topic (ART) för analys av sociala nätverk, som lär sig ämnesfördelningar baserade på de riktningskänsliga budskap som skickas mellan enheter. Modellen bygger på Latent Dirichlet Allocation (LDA) och AuthorTopic (AT) modell, lägga till nyckelattributet att fördelningen över ämnen är tydligt beroende av både avsändaren och mottagaren-styr upptäckten av ämnen enligt förhållandet mellan människor. Vi ger resultat på både Enrons e-postkorpus och en forskares e-postarkiv, vilket ger belägg för inte bara att tydligt relevanta ämnen upptäcks, utan att ART-modellen bättre förutsäger människors roller och ger lägre förvirring på tidigare osedda meddelanden. Vi presenterar också Role-Author-Recipient-Topic (RART), en förlängning till ART som uttryckligen representerar människors roller.
I REF infördes modellen för upphovsmannen/mottagaren/mottagaren som består av en multinomal fördelning över ämnen och upphovsmän/mottagare av ett meddelande samtidigt.
Topic and Role Discovery in Social Networks with Experiments on Enron and Academic Email
{'venue': 'In IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}