ユーザの潜在特徴を考慮したソーシャルネットワーク上の情報拡散モデル Information Diffusion Model with Latent Features of Users on Social Networks

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抄録

オンラインコミュニティ上では,流行するトピックに対する意見や購買行動,噂などの情報が友人関係などを通じて広がり,共有されている.このようなソーシャルネットワーク上の情報拡散をモデル化することにより,将来流行する話題の予測や,影響度の大きいユーザの抽出などが可能になる.本稿では,各ユーザに潜在する特徴をとらえることによって,ユーザ間の情報の伝わりやすさを表す伝播確率をより正確に推定できる情報拡散モデルを提案する.具体的には,ユーザは情報送信者としての潜在特徴と情報受信者としての潜在特徴を持つと仮定し,伝播確率は送受信両ユーザの潜在特徴に依存して決まるとする.実験により,提案モデルは従来モデルと比較して,少ない観測データの場合でもパラメータを正確に推定できることを示す.また,実データを使った実験により,提案モデルを使うことによって,未知の拡散現象に対する予測性能が向上することを示す.People share various types of information including opinions on hot topics, bookmarking activities and rumors via online communities. To make it possible to predict future trends in online communities, it is important to develop a model of information diffusion through social networks and a method for estimating its parameters. In this paper, we present an information diffusion model, which can effectively estimate diffusion probabilities by capturing the latent features of users. In particular, we assume each user has features as information sender and receiver, and diffusion probabilities depend on the features of both the sender and receiver nodes. We demonstrate experimentally that the proposed model can estimate the diffusion probabilities more accurately than commonly used methods. In the experiments using real datasets, we show the proposed model can improve the predictive performance for unknown diffusion phenomena.

収録刊行物

  • 情報処理学会論文誌データベース(TOD)

    情報処理学会論文誌データベース(TOD) 6(5), 85-94, 2013-12-27

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009656664
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11464847
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Article
  • ISSN
    1882-7799
  • データ提供元
    NII-ELS  IPSJ 
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