論文の概要: Predicting Information Pathways Across Online Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02259v1
• Date: Sun, 4 Jun 2023 04:41:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 19:08:14.497585
• Title: Predicting Information Pathways Across Online Communities
• Title（参考訳）: オンラインコミュニティにまたがる情報経路の予測
• Authors: Yiqiao Jin, Yeon-Chang Lee, Kartik Sharma, Meng Ye, Karan Sikka, Ajay Divakaran, Srijan Kumar
• Abstract要約: コミュニティレベルの情報経路予測(CLIPP)の課題は、オンラインコミュニティにおけるコンテンツの伝達経路を予測することである。 大規模なマルチモーダルデータセットを分析し,Reddit上のオンラインYouTubeビデオの拡散について検討した。 我々は、CIGを組み込んだ新しい動的グラフフレームワークINPACを開発し、ビデオ伝搬の時間的変動とマルチモーダルな性質を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.48675035152965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of community-level information pathway prediction (CLIPP) aims at predicting the transmission trajectory of content across online communities. A successful solution to CLIPP holds significance as it facilitates the distribution of valuable information to a larger audience and prevents the proliferation of misinformation. Notably, solving CLIPP is non-trivial as inter-community relationships and influence are unknown, information spread is multi-modal, and new content and new communities appear over time. In this work, we address CLIPP by collecting large-scale, multi-modal datasets to examine the diffusion of online YouTube videos on Reddit. We analyze these datasets to construct community influence graphs (CIGs) and develop a novel dynamic graph framework, INPAC (Information Pathway Across Online Communities), which incorporates CIGs to capture the temporal variability and multi-modal nature of video propagation across communities. Experimental results in both warm-start and cold-start scenarios show that INPAC outperforms seven baselines in CLIPP.
• Abstract（参考訳）: コミュニティレベルの情報経路予測(CLIPP)の課題は、オンラインコミュニティにおけるコンテンツの伝達経路を予測することである。 CLIPPのソリューションの成功は、より多くの聴衆に貴重な情報の配布を促進し、誤情報の拡散を防ぐことで、重要なものとなる。 コミュニティ間の関係や影響が不明であり、情報の拡散はマルチモーダルであり、新しいコンテンツや新しいコミュニティが時間とともに現れるので、clippの解決は自明ではない。 本研究では,大規模なマルチモーダルデータセットを収集し,Reddit上のオンラインYouTubeビデオの拡散を調べることでCLIPPに対処する。 我々はこれらのデータセットを分析し、コミュニティ影響グラフ(CIG)を構築し、CIGを組み込んだ新しい動的グラフフレームワークINPAC(Information Pathway Across Online Communities)を開発した。 ウォームスタートシナリオとコールドスタートシナリオの両方の実験結果は、inpacがclipの7つのベースラインを上回っていることを示している。

関連論文リスト

• A Social Context-aware Graph-based Multimodal Attentive Learning Framework for Disaster Content Classification during Emergencies [0.0]
  CrisisSpotは、テキストと視覚の複雑な関係をキャプチャする手法である。 IDEAは、データ内の調和とコントラストの両方のパターンをキャプチャして、マルチモーダルインタラクションを強化する。 CrisisSpotは最先端の手法と比較してF1スコアの平均9.45%と5.01%の上昇を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T13:51:46Z)
• Hierarchical Information Enhancement Network for Cascade Prediction in Social Networks [51.54002032659713]
  カスケード予測のための階層型情報拡張ネットワーク(HIENet)を提案する。 本手法では,基本カスケードシーケンス,ユーザソーシャルグラフ,サブカスケードグラフを統合フレームワークに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T14:57:27Z)
• MIDDAG: Where Does Our News Go? Investigating Information Diffusion via Community-Level Information Pathways [114.42360191723469]
  我々は、新型コロナウイルス関連のニュース記事によって引き起こされるソーシャルメディア上の情報伝達経路を可視化する、直感的でインタラクティブなシステムMIDDAGを提案する。 我々は,ユーザ間のコミュニティを構築し,伝播予測機能を開発し,情報の普及方法の追跡と理解を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T02:08:11Z)
• PS-FedGAN: An Efficient Federated Learning Framework Based on Partially Shared Generative Adversarial Networks For Data Privacy [56.347786940414935]
  分散計算のための効果的な学習パラダイムとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。 本研究は,部分的なGANモデル共有のみを必要とする新しいFLフレームワークを提案する。 PS-FedGANと名付けられたこの新しいフレームワークは、異種データ分散に対処するためのGANリリースおよびトレーニングメカニズムを強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T05:39:40Z)
• Cross-Network Social User Embedding with Hybrid Differential Privacy Guarantees [81.6471440778355]
  プライバシー保護方式でユーザを包括的に表現するために,ネットワーク横断型ソーシャルユーザ埋め込みフレームワークDP-CroSUEを提案する。 特に、各異種ソーシャルネットワークに対して、異種データ型に対するプライバシー期待の変化を捉えるために、まずハイブリッドな差分プライバシーの概念を導入する。 ユーザ埋め込みをさらに強化するため、新しいネットワーク間GCN埋め込みモデルは、それらの整列したユーザを介して、ネットワーク間で知識を伝達するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-04T06:22:37Z)
• Enhance Ambiguous Community Structure via Multi-strategy Community Related Link Prediction Method with Evolutionary Process [7.239725647907488]
  我々は新しいコミュニティ属性に基づくリンク予測戦略HAPを設計する。 本稿では,あいまいなコミュニティ構造を明らかにするためのリンクを追加することで,コミュニティの強化を図ることを目的とする。 提案手法は,提案手法が他のベースライン法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T06:24:16Z)
• Attention-based Contextual Multi-View Graph Convolutional Networks for Short-term Population Prediction [0.0]
  我々は、意図に基づくコンテキストグラフ畳み込みネットワーク(ACMV-GCNViews)と呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案する。 まず、都市環境情報に基づいて複数のグラフを構築し、それからACM-GCNViewsはグラフネットワークを用いた様々なビューから空間相関をキャプチャする。 携帯電話で収集した人口データを用いて,提案手法がベースライン法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T14:37:04Z)
• Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective [78.31180235269035]
  我々は、グラフ上のOOD問題を定式化し、新しい不変学習手法である探索・拡張リスク最小化(EERM)を開発する。 EERMは、複数の仮想環境からのリスクの分散を最大化するために、敵対的に訓練された複数のコンテキストエクスプローラーを利用する。 理論的に有効なOOD解の保証を示すことによって,本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-05T02:31:01Z)
• This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a Large-scale Distributed Campaign [70.69387048368849]
  我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。 テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。 Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T08:23:16Z)
• Leveraging Tripartite Interaction Information from Live Stream E-Commerce for Improving Product Recommendation [39.02296627914256]
  オンラインショッピングの新しい形態は、ライブストリーミングとEコマースのアクティビティを組み合わせたものだ。 業界における成功例にもかかわらず、データサイエンスコミュニティでは、ライブストリームEコマースは十分に研究されていない。 本稿では,各二部グラフのノード表現を学習するための新しいLive Stream E-Commerce Graph Neural Network(LSEC-GNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T08:32:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。