基于动态活跃度模型的社交网络趋势预测
社会与信息网络
2013-10-30 v2 物理与社会
摘要
受口碑效应影响，社交网络中的趋势在塑造人们生活中正发挥着重要作用。预测动态趋势是一个具有重要应用价值的问题。趋势模型应捕捉趋势的三个动态特征：强度、覆盖范围和持续时间。然而，现有的信息扩散方法无法捕捉这三个特征。本文研究社交网络中的动态趋势预测问题。我们首先定义相关概念以量化社交网络中趋势的动态特征，并将趋势预测问题形式化。随后，我们基于新颖的活跃度概念提出动态活跃度（Dynamic Activeness, DA）模型，并利用该模型设计了一种趋势预测算法。由于采用了堆叠原理，该预测算法非常高效。我们在多个真实社交网络数据集上检验了该预测算法，结果表明其准确性优于最先进（state-of-the-art）的方法。
引用
@article{arxiv.1308.1995,
title = {Predicting Trends in Social Networks via Dynamic Activeness Model},
author = {Shuyang Lin and Xiangnan Kong and Philip S. Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.1995},
year = {2013}
}
备注
10 pages, a shorter version published in CIKM 2013