Att modellera informationsflödet inom sociala medier, t.ex. Twitter, är nyckeln till förståelse för hur idéer sprids men kvantifierar sådana rörelser leder till flera svårigheter. Två specifika områden som undviker en tydlig karakterisering är (i) den inneboende slumpmässiga karaktären hos individer att potentiellt anta och därefter sända ett Twitter-ämne, och (ii) spridning av information via icke-Twitter källor, såsom nyhetskanaler och ord av mun, och dess inverkan på Twitter utbredning. Dessa distinkta men ändå sammankopplade områden måste integreras för att skapa en heltäckande modell för informationsspridning. Vi föreslår en birymdsmodell för att fånga spridning i föreningen av (exklusivt) Twitter och icke-Twitter miljöer. För att kvantifiera den stokastiska karaktären hos Twitters ämnesutbredning kombinerar vi principer för geometrisk Brownisk rörelse och traditionell nätverksgrafteori. Vi tillämpar Poisson processfunktioner för modellinformation utanför Twitter nämner nätverket. Vi diskuterar tekniker för att förena de två delmodellerna för att korrekt modellera informationsspridningen. Vi demonstrerar den nya tillämpningen av dessa tekniker på verkliga Twitter dataset relaterade till massprotest adoption i sociala samhällen.
REF använde en birymdsmodell baserad på en Poissonprocess för att fånga spridningen av information i både Twitter och icke-Twitter-miljöer.
Modeling mass protest adoption in social network communities using geometric brownian motion
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}