标签话题脉冲序列中集体注意力的局部变异
社会与信息网络
2015-09-09 v1 计算机与社会
摘要
本文提出了一种量化非线性标签话题时间序列时序模式的方法论。我们的方法基于神经元脉冲与标签话题扩散之间的类比。我们采用了最初用于分析神经元脉冲序列中局部时间延迟的局部变异 (local variation)。我们表明，局部变异成功地刻画了标签话题脉冲序列的非线性特征，如突发性和规律性。我们将这一理解应用于一个极端社会事件，并能够观察到 Twitter 用户对该事件的在线集体注意力的时序演化。
引用
@article{arxiv.1504.01637,
title = {Local Variation of Collective Attention in Hashtag Spike Trains},
author = {Ceyda Sanli and Renaud Lambiotte},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.01637},
year = {2015}
}
备注
5 pages, 3 figures. Technical Report of the International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-15) Workshop 3: Modeling and Mining Temporal Interactions