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Ingénierie des Systèmes d'Information 17, 3 (2012) 1-22
Modéliser l'utilisateur pour la diffusion de l'information dans les réseaux sociaux
Cédric Lagnier 1, Éric Gaussier 1, François Kawala 1
(2012)

Predicting information diffusion in social networks is a hard task which can lead to interesting applications: recommending relevant information for users, choosing the best entry points in the network for the best diffusion of a given piece of information, etc. We present new models which take into account three main characteristics: the number of neighbors who have disclosed the information, the relevance of the information for each user and the willingness of users to diffuse information. After this presentation, we propose to estimate the parameters of our models and illustrate their behavior through a comparison with standard information diffusion models on a real dataset. We also propose a study of the influence maximization problem associated with these new models.
1 :  Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG)
Université Joseph Fourier - Grenoble I – Institut polytechnique de Grenoble (Grenoble INP) – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – CNRS : UMR5217
AMA
Informatique/Apprentissage

Informatique/Intelligence artificielle
Social Networks – Information Diffusion – Machine Learning
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PDF
Lagnier-ISI2012.pdf(1.2 MB)

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