在线社交网络中隐藏的主题中心与权威发现
社会与信息网络
2018-02-21 v1 信息检索
摘要
在在线社交网络中寻找有影响力用户是一个重要问题,具有诸多潜在有用应用。HITS及其他链接分析方法尤其常用于识别网页图与在线社交网络中的中心(hub)与权威(authority)用户。然而,这些工作未在其分析中考虑链接的主题方面。克服该局限的直接方法是在应用HITS算法前先使用主题模型学习用户主题。本文中,我们转而提出一种称为中心与权威主题(HAT)模型的新颖主题模型,将两过程结合以联合学习中心、权威与主题兴趣。我们在两方面将HAT与若干现有SOTA方法评估对比:(i)主题建模,与(ii)链接推荐。我们在来自Twitter和Instagram的两个真实数据集上开展实验。实验结果表明,HAT在学习主题方面可与SOTA主题模型媲美,且在链接推荐任务上优于SOTA。
引用
@article{arxiv.1802.07022,
title = {Discovering Hidden Topical Hubs and Authorities in Online Social Networks},
author = {Roy Ka-Wei Lee and Tuan-Anh Hoang and Ee-Peng Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.07022},
year = {2018}
}
备注
Pre-print for SIAM International Conference on Data Mining (SDM'18)