利用可激发传感器网络检测社交网络中传播的影响
物理与社会
2017-02-08 v1 社会与信息网络
摘要
利用传感器检测社交网络中的传播爆发在应用中具有重要意义。受人体对外界刺激产生物理感觉的形成机制启发，我们提出一种通过构建可激发传感器网络来检测传播影响的新方法。利用可激发传感器网络的放大效应，我们的方法能更好地检测小尺度传播过程。同时，由于可激发元素的自抑制效应，它也能区分大尺度扩散实例。通过在典型现实社交网络（facebook、coauthor 和 email 社交网络）上对多种传播动力学进行模拟，我们发现可激发传感器网络能够在比其它常用传感器放置方法（如随机、定向、熟人和距离策略）更广的影响范围内检测和排序传播过程。此外，我们利用来自现实在线社交系统 Twitter 的扩散数据验证了方法的有效性。我们发现该方法在实践中能检测到更多传播话题。我们的方法为传播检测提供了新方向，并有助于设计有效的检测方法。
引用
@article{arxiv.1504.00502,
title = {Detecting the Influence of Spreading in Social Networks with Excitable Sensor Networks},
author = {Sen Pei and Shaoting Tang and Zhiming Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.00502},
year = {2017}
}