情報拡散過程のダイナミクス: 非線形モデルの提案と情報予測
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概要
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ブログやTwitterをはじめとするソーシャルメディアの発展により,情報交換が活発化し,情報の拡散が非常に速くなっている.本論文では,ソーシャルメディア上における情報拡散と減衰を表現するモデルであるSpikeMについて述べる.SpikeMは,(a)情報の拡散過程においてパワー則に基づく減衰パターンを有し,(b)有限のノード(ユーザ)を仮定し,(c)周期性を持つ.モデルの利用により,拡散する情報の質やネットワーク規模のような有用な情報を推定することが可能となり,さらに外れ値検出や時系列予測等の実用的なタスクを処理することができる.実データを用いた実験では,提案モデルが効果的に情報拡散のパターンを表現することを示した.
- 2013-12-27
著者
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櫻井 保志
熊本大学
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Lei Li
University of California, Berkeley
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松原 靖子
熊本大学
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Christos Faloutsos
Carnegie Mellon University