Prédictions d'activité dans les réseaux sociaux en ligne

Abstract : Online Platforms dedicated to social networking host new social phenomenons. Thus several keywords may suddenly take an unprecedented importance, reflecting the number of dis- cussions they have raised within a short time period. Such bursts in topic discussions are usually referred to as buzz events. We address in this paper the problem of predicting the activity volume associated to a given keyword without a priori knowledge on the underlying social network. To do so, we propose to define social netowrk on a content-centric way. Our approach is evaluated at "industrial scale" on two different social networks: Twitter, a platform with extremely fast dynamics (Kwak et al., 2010), and Tom's Hardware, a worldwide forum network focusing on new technology. The experiments conducted reveal that it is possible to predict activity volume associated to a keyword in social media with high accuracy.
Type de document :
Communication dans un congrès
4ième conférence sur les modèles et l'analyse des réseaux : Approches mathématiques et informatiques, Oct 2013, France. pp.16, 2013
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Contributeur : François Kawala <>
Soumis le : mardi 12 novembre 2013 - 15:35:42
Dernière modification le : mardi 28 octobre 2014 - 18:34:26
Document(s) archivé(s) le : jeudi 13 février 2014 - 04:21:37

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  • HAL Id : hal-00881395, version 1

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François Kawala, Ahlame Douzal-Chouakria, Eric Gaussier, Eustache Dimert. Prédictions d'activité dans les réseaux sociaux en ligne. 4ième conférence sur les modèles et l'analyse des réseaux : Approches mathématiques et informatiques, Oct 2013, France. pp.16, 2013. <hal-00881395>

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