Modéliser l'utilisateur pour la diffusion de l'information dans les réseaux sociaux

Cédric Lagnier (1) , Éric Gaussier (2) , François Kawala (1)

1 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
2 AMA - Analyse de données, Modélisation et Apprentissage automatique [Grenoble]

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 ilustrate their behavior through a comparison with standard information diffusion models on a real dataset.

Mots clés: Machine Learning; Social Networks; Information Diffusion

Domaines: Apprentissage [cs.LG]; Intelligence artificielle [cs.AI]

Cédric Lagnier, Éric Gaussier, François Kawala. Modéliser l'utilisateur pour la diffusion de l'information dans les réseaux sociaux. MARAMI 2011 - Seconde conférence sur les Modèles et l′Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques et Informatique, Oct 2011, Grenoble, France. 12p. ⟨hal-00744224⟩