Apprentissage de Représentations Probabilistes pour la Prédiction de Diffusions d’Informations sur les Réseaux Sociaux

Simon Bourigault 1 Sylvain Lamprier 1 Patrick Gallinari 1
1 MLIA - Machine Learning and Information Access
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Abstract : Le modèle Independent Cascades (IC) est un modèle central pour la capture des dynamiques de diffusion d’information sur les réseaux sociaux. Nous nous intéressons ici à l’apprentissage des probabilités de transmission utilisées par ce modèle. Plutôt que de directement travailler sur le graphe du réseau social considéré, ce qui implique un coût important dû au nombre de paramètres à apprendre pour les réseaux denses, nous proposons une approche basée sur des techniques d’apprentissage de représentations, afin d’alléger le processus et de gagner en généralisabilité. L’idée est de chercher une projection des utilisateurs du réseau dans un espace vectoriel, de manière à ce que les distances entre les individus représentent leurs probabilités de transmission d’information. Les expérimentations menées démontrent la pertinence de l’approche pour la modélisation des dynamiques de diffusion.
Type de document :
Communication dans un congrès
COnférence en Recherche d'Information et Applications 2016 (CORIA), Mar 2016, Toulouse, France. pp.89-104
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01316884
Contributeur : Simon Bourigault <>
Soumis le : mardi 17 mai 2016 - 17:30:38
Dernière modification le : lundi 26 novembre 2018 - 01:20:33

Identifiants

  • HAL Id : hal-01316884, version 1

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Citation

Simon Bourigault, Sylvain Lamprier, Patrick Gallinari. Apprentissage de Représentations Probabilistes pour la Prédiction de Diffusions d’Informations sur les Réseaux Sociaux. COnférence en Recherche d'Information et Applications 2016 (CORIA), Mar 2016, Toulouse, France. pp.89-104. 〈hal-01316884〉

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