Mar, 2024

探索社交网络信息传播中的独立级联模型及其演化

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TL;DR本文探讨了在社交网络的动态领域中信息传播的至关重要性，强调了信息传播模型在揭示数字时代数据传播复杂性方面的关键角色。通过阐明这些模型的深远影响，它不仅奠定了探索各种等级及其表现形式的基础，而且成为进一步研究该领域的催化剂。
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发现论文，激发创造
  • 信息级联分析综述：模型，预测和最新进展

    本文综述并分类信息流行度预测方法，包括特征工程、随机过程、图表示和基于深度学习的方法，并总结了现有研究的优缺点以及该领域的挑战和机遇。

    May, 2020

  • 网络中的信息扩散和外部影响

    通过 Twitter 网络一月的完整跟踪，研究了信息传播的两种方式以及外部事件和因素对信息传播的影响，发现只有约 71% 的信息量可以归因于网络弥散，其余 29% 是由网络外部的事件和因素引起的。

    Jun, 2012

  • 在线媒体信息路径的结构和动态

    本文基于信息传播数据研究了推断动态网络的问题，提出一种基于随机凸优化的在线算法来高效解决，将其应用于 330 万个媒体和博客网站之间的信息传播，并实验了 179 亿不同信息在一年内的传播，发现了信息路径的演变和网络中心性等有趣发现。

    Dec, 2012

  • 信息扩散在社交网络演化中的作用

    该论文分析了在线社交网络上的人际互动机制，提出了一种更加细致的社交链展开策略。研究表明，人们跟随其他用户的方式具有高度异质性，通过将用户分类，可以总结不同的链接创造行为，进而更加高效地在网络中传播信息。

    Feb, 2013

  • 社交网络在信息传播中的作用

    本文研究在线社交网络中的信息传播，包括在一项大规模实地实验中，随机暴露于关于朋友信息分享的信号的 2.53 亿名受试者，发现那些接受信号的人更有可能更快地传播信息。同时，研究了强弱关系在信息传播中的作用，发现尽管强联系人更有影响力，但更丰富的弱联系人负责传播新信息。这表明，弱联系人在网络信息传播中可能比当前认为的更占主导地位。

    Jan, 2012

  • 信息传染：基于 Digg 和 Twitter 社交网络新闻传播的实证研究

    通过分析两个社交新闻站点的数据，研究表明社交网络在信息传播中发挥关键作用，网络结构影响信息流动的动力学。

    Mar, 2010

  • 使用超参数扩散模型预测级联故障

    通过信息传播模型，研究电网中的级联故障；通过将传染概率与信息串联模型相关联，建立了稳健的故障扩散模型，有效地预测级联故障传播，减少大规模级联故障的风险。

    Jun, 2024

  • 信息串联中的信息扭曲

    通过对医学研究论文中信息传播的模拟与研究，发现迭代式摘要具有虚假扭曲的负面影响，而在迭代摘要过程中产生高质量摘要可以减少信息失真。此外，该研究还发现提取式摘要比生成式摘要更少受语义失真的影响。

    Feb, 2019

  • 扩散协议是否掌控了级联增长？

    针对 Facebook 上 98 个最大信息流推广进行的研究，探索信息扩散协议对于流行度的影响，发现具有不同信息扩散协议的信息流推广有不同的特征，影响了信息流的传播速度和申请率。

    May, 2018

  • 推断扩散和影响的网络

    通过识别节点的信息传播时间和感染情况，我们开发了一种有效的方法来追踪信息在网络中的扩散路径和网络，可以近似地解决 NP 难问题并应用于 170 万个博客和新闻文章，发现信息传播网络具有核心 - 边际结构。

    Jun, 2010