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Information Diffusion and External Influence in Networks

• Seth Myers, Chenguang Zhu, Jure Leskovec
• In KDD 2012

メモ

• http://cs.stanford.edu/people/jure/pubs/ext-kdd12.pdf

アブスト

• influence の始まりってどこ？ってのを考える
• influence の伝わり方は2パターンある
  • ノード-ノードを伝って
  • ネットワーク外から
    • これに注目
• 新しいモデル
  • フィッティングしやすいパラメータ
• Twitterに適用
  • 完全なひと月のデータ
  • 情報がネットワークをジャンプしている
    • これはネットワーク外からの情報を反映
• 以下が明らかに！！！
  • 内部: 71%
  • 外部: 29%

定義された用語

• exposures: ノードが情報をゲット
• infections: その情報をツイートした
• exposure curve: ノードがexposureされた回数からそのノードがinfectする確率
  • あるところから、情報を見る度に目新しさが無くなる
  • ともーじゃん？
  • 学術的内容だったら、どんどん知識が増えていくので確率が増える
  • これを上手く推定する
• contagion: 何か出現した情報

提案モデル

先に記号を定義

Event Profile

• 時刻tで外部からもらう確率
• $$ \lambda_{ext}(t) $$

Internal Hazard Function

• 近傍に伝搬させる確率みたいな
• $$ \lambda_{int}(t) $$

Exposure Curve

• $$ \eta(x) = \frac{\rho_1}{\rho_2}x \exp\left( 1-\frac{x}{\rho_2} \right) $$
• exposureに従い採用する確率
• ρ2で最大値ρ1をとる
  • ρ2まではlogっぽく上がる
  • ρ2からは指数関数っぽく下がる

Exposure Distribution

• ノードiがn exposureを時刻tまでにもらう確率
• $$ P^{(i)}_{exp}(n;t) $$

ネットワーク内部

• influence と同じ感じ
• hazard function なるものを使う
  • 病気の伝播の表現に使われたらしい
• internal hazard function
• $$ \lambda_{int}(t)dt $$

ネットワーク外部

• event profile で
• $$ \lambda_{ext}(t)dt $$

パラメタ推定

• $$ \lambda_{ext}(t), \rho_1, \rho_2 $$ を推定しよう
• 色々頑張る、めんどいので略

実験

人工データ

• 何か上手いことフィットしているっぽい

実データ

• ρの値について結構調べている
• 29%はネットワーク外！！

結論

• We should emphasize that our model does not only reliably capture the external influence but, as a consequence, also leads to a more accurate description of the real network diffusion process.

メモ

• スライドを先読んでたからかもしれんが全体的に構成がうまお
• モチベーションが有って（外部からの情報を考慮
• 妥当にモデリングして（関数ね
• フィッティングできる
• で、実データから新たな知見を得る

KDD information diffusion

2013-10-16 03:19:42 (Wed)