Latent Feature Independent Cascade Model for Social Propagation
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Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata, Hiroshi Sawada
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PDPTA 2013
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International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques & Applications
概要
モデル
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確率p_uvと遅延時間r_uv
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p_uv = 1/[1+exp(-x_u・y_v-γ)]
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x_uとy_uはK次元正規分布に従うとする
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遅延時間は指数分布から
パラメータ学習(略)
実験
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比較はACMLのやつ
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ground truthを作る
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確率のRMSEを比較基準
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σの比較
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σ({v})をそれぞれの推定の元で計算してでかい順に並べる
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Pearson相関係数
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Kが5付近だと良い
まとめ
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何かこの辺りの研究は推定するためのモデリングが乱立しているなあ…
PDPTA inference
2014-02-19 00:59:51 (Wed)
最終更新:2014年02月19日 00:59