Latent Feature Independent Cascade Model for Social Propagation

Latent Feature Independent Cascade Model for Social Propagation

  • Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata, Hiroshi Sawada
  • PDPTA 2013
    • International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques & Applications

概要

モデル

  • 確率p_uvと遅延時間r_uv
  • p_uv = 1/[1+exp(-x_u・y_v-γ)]
    • シグモイド関数
  • x_uとy_uはK次元正規分布に従うとする
  • 遅延時間は指数分布から
    • これは全体で一定のパラメータr_uv=rをもつ

パラメータ学習(略)

実験

  • 比較はACMLのやつ
  • ground truthを作る
  • 確率のRMSEを比較基準
  • σの比較
    • 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
    • Pearson相関係数
    • Kが5付近だと良い

まとめ

  • 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)

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PDPTA inference
最終更新:2014年02月19日 00:59