面向社交媒体分析的生成式方法综述
社会与信息网络
2021-12-15 v1 机器学习
摘要
本综述勾勒了用于社交媒体数据分析的生成式方法研究之最新技术水准（SoTA）的宽泛全景图。它填补了一项空白，因为现有的综述文章要么范围窄得多，要么已经过时。我们纳入了当前在社交媒体挖掘与建模中日益重要的两个方面：动态性与网络。社会动态对于理解影响或疾病的传播、友谊的形成、团队的生产力等十分重要。另一方面，网络可以捕捉各种复杂关系，提供额外洞察并识别原本会被忽略的重要模式。
引用
@article{arxiv.2112.07041,
title = {Survey of Generative Methods for Social Media Analysis},
author = {Stan Matwin and Aristides Milios and Paweł Prałat and Amilcar Soares and François Théberge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.07041},
year = {2021}
}