RA-ICM：一种结合用户关系与态度的独立级联模型
社会与信息网络
2024-03-12 v1
摘要
社交网络的快速发展产生了广泛的社会效应，促进了对社会问题的研究。准确预测社交网络内的信息传播过程对于及时了解事件动向和科学有效地应对社会问题至关重要。非相邻用户之间的关系和用户的态度显著影响社交网络内的信息传播过程。然而，现有研究忽略了这两个要素，这给准确预测信息传播过程带来了挑战。这一局限性严重阻碍了社交网络中情绪传染和影响力最大化的研究。为了解决这些问题，通过考虑非相邻用户之间的关系和用户态度的影响，我们提出了一种基于独立级联模型的新型信息传播模型。从六个真实的微博数据集获得的实验结果验证了所提出模型的有效性，这体现在预测准确率的提高和时间复杂度的降低上。此外，所提出模型预测的社交网络信息传播趋势与实际信息传播过程高度吻合，这证明了所提出模型的优越性。
引用
@article{arxiv.2403.06385,
title = {RA-ICM: A Novel Independent Cascade Model Incorporating User Relationships and Attitudes},
author = {Xinyu Li and Yutong Guo and Jixuan He and Jiacheng Zhao and Chenwei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.06385},
year = {2024}
}