Learning Stochastic Models of Information Flow - todo314 @ ウィキ

Learning Stochastic Models of Information Flow

• Luke Dickens, Ian Molloy, Jorge Lobo, Pau-Chen Cheng, Alessandra Russo
• ICDE 2012

概要

• ICモデルの確率予測
• Metropolis-Hastingsアルゴリズム

1. attributed: 影響の親が分かる
2. unattributed: 親が分からん

• 両方について実験

Attributedの場合

• シード集合，活性頂点集合，拡散の履歴が分かる
• βICモデル
• 各辺の確率: ベータ分布(α_e,β_e)に従う
  • 平均α/(α+β)
• 拡散の履歴から各α，βをインクリメントするだけで推定できる

Unattributed

• Metropolis-Hastingsアルゴリズム

実験

Attributed

• 人工データとTwitterで試す
• リツイート
• ハッシュタグ

Unattributed

• 比較対象
  • Prediction of Information Diffusion Probabilities for Independent Cascade Model
  • Learning Continuous-Time Information Diffusion Model for Social Behavioral ...
  • Learning Influence Probabilities In Social Networks
• 確率分布は色々な設定で歪ませてある
• RMSEで比較

まとめ

• 機械学習よりは難しい…

ICDE 情報拡散 情報拡散パラメータ推定

2014-03-31 23:57:24 (Mon)