論文の概要: Joint Inference of Diffusion and Structure in Partially Observed Social
Networks Using Coupled Matrix Factorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01400v2
- Date: Wed, 22 Mar 2023 18:49:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 20:00:59.329302
- Title: Joint Inference of Diffusion and Structure in Partially Observed Social
Networks Using Coupled Matrix Factorization
- Title（参考訳）: Coupled Matrix Factorization を用いた部分観測型ソーシャルネットワークにおける拡散と構造の統合推論
- Authors: Maryam Ramezani, Aryan Ahadinia, Amirmohammad Ziaei, and Hamid R.
Rabiee
- Abstract要約: 本稿では、部分的に観測されたデータからモデルを学び、観測されていない拡散と構造ネットワークを推定する。
提案手法では,ノードとカスケードプロセスの相互関係を,学習因子と低次元潜在因子を用いて利用した。
これらの合成および実世界のデータセットの実験により、提案手法は見えない社会行動を検出し、リンクを予測し、潜伏した特徴を識別することに成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.399624105745357
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Access to complete data in large-scale networks is often infeasible.
Therefore, the problem of missing data is a crucial and unavoidable issue in
the analysis and modeling of real-world social networks. However, most of the
research on different aspects of social networks does not consider this
limitation. One effective way to solve this problem is to recover the missing
data as a pre-processing step. In this paper, a model is learned from partially
observed data to infer unobserved diffusion and structure networks. To jointly
discover omitted diffusion activities and hidden network structures, we develop
a probabilistic generative model called "DiffStru." The interrelations among
links of nodes and cascade processes are utilized in the proposed method via
learning coupled with low-dimensional latent factors. Besides inferring unseen
data, latent factors such as community detection may also aid in network
classification problems. We tested different missing data scenarios on
simulated independent cascades over LFR networks and real datasets, including
Twitter and Memtracker. Experiments on these synthetic and real-world datasets
show that the proposed method successfully detects invisible social behaviors,
predicts links, and identifies latent features.
- Abstract（参考訳）: 大規模ネットワークにおける完全なデータへのアクセスは、しばしば実現不可能である。
したがって、現実のソーシャルネットワークの分析とモデリングにおいて、データ不足の問題は重要かつ避けられない問題である。
しかし、ソーシャルネットワークの異なる側面に関する研究のほとんどは、この制限を考慮していない。
この問題を解決する効果的な方法は、不足したデータを前処理のステップとして回収することです。
本稿では, 部分的観測データからモデルを学び, 非観測拡散と構造ネットワークを推定する。
省略拡散活動と隠れネットワーク構造を共同で発見するため,我々はDiffStruと呼ばれる確率的生成モデルを構築した。
提案手法では, ノードとカスケードプロセスの相互関係を, 低次元潜在因子と組み合わせて学習することで利用した。
予期せぬデータを推測する以外に、コミュニティ検出などの潜伏要因はネットワーク分類の問題にも役立つ。
lfrネットワーク上のシミュレートされた独立したカスケードと、twitterやmemtrackerを含む実際のデータセット上で、さまざまなデータシナリオをテストした。
これらの合成および実世界のデータセットの実験により、提案手法は見えない社会行動を検出し、リンクを予測し、潜伏した特徴を識別することに成功した。
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