論文の概要: INFLECT-DGNN: Influencer Prediction with Dynamic Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08131v4
• Date: Tue, 10 Sep 2024 15:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 23:57:26.378704
• Title: INFLECT-DGNN: Influencer Prediction with Dynamic Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: INFLECT-DGNN:動的グラフニューラルネットワークによるインフルエンサー予測
• Authors: Elena Tiukhova, Emiliano Penaloza, María Óskarsdóttir, Bart Baesens, Monique Snoeck, Cristián Bravo,
• Abstract要約: INFLuencer prEdiCTion with Dynamic Graph Neural Networks (GNN) and Recurrent Neural Networks (RNN)について述べる。 モデル予測に基づく意思決定を支援する,新たな利益主導型フレームワークを提案する。 我々の研究は、参照とターゲットマーケティングの分野に重大な影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.677411878315618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leveraging network information for predictive modeling has become widespread in many domains. Within the realm of referral and targeted marketing, influencer detection stands out as an area that could greatly benefit from the incorporation of dynamic network representation due to the continuous evolution of customer-brand relationships. In this paper, we present INFLECT-DGNN, a new method for profit-driven INFLuencer prEdiCTion with Dynamic Graph Neural Networks that innovatively combines Graph Neural Networks (GNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) with weighted loss functions, synthetic minority oversampling adapted to graph data, and a carefully crafted rolling-window strategy. We introduce a novel profit-driven framework that supports decision-making based on model predictions. To test the framework, we use a unique corporate dataset with diverse networks, capturing the customer interactions across three cities with different socioeconomic and demographic characteristics. Our results show how using RNNs to encode temporal attributes alongside GNNs significantly improves predictive performance, while the profit-driven framework determines the optimal classification threshold for profit maximization. We compare the results of different models to demonstrate the importance of capturing network representation, temporal dependencies, and using a profit-driven evaluation. Our research has significant implications for the fields of referral and targeted marketing, expanding the technical use of deep graph learning within corporate environments.
• Abstract（参考訳）: 予測モデリングのためのネットワーク情報を活用することは、多くの領域で広まっている。 参照とターゲットマーケティングの領域において、インフルエンサー検出は、顧客ブランド関係の継続的な進化による動的ネットワーク表現の組み入れから大きな恩恵を受けることができる分野として際立っている。 In this paper, INFLECT-DGNN, a new method for profit-driven INFLuencer prEdiCTion with Dynamic Graph Neural Networks that innovatively combines Graph Neural Networks (GNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) with weighted loss function, adopted to graph data, and a carefully crafted rolling-window strategy。 モデル予測に基づく意思決定を支援する,新たな利益主導型フレームワークを提案する。 このフレームワークをテストするために、さまざまなネットワークを持つユニークな企業データセットを使用し、異なる社会経済特性と人口統計特性を持つ3つの都市における顧客インタラクションをキャプチャする。 この結果から,GNNと共に時間特性を符号化するためにRNNを用いることで予測性能を大幅に向上する一方,利益主導型フレームワークは利益最大化のための最適分類しきい値を決定する。 我々は,ネットワーク表現,時間的依存,利益主導評価を用いた重要度を示すために,異なるモデルの結果を比較した。 本研究は,企業環境におけるディープグラフ学習の技術的利用を拡大し,レファラルおよびターゲットマーケティングの分野に重要な意味を持つ。

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