Social Interaction and Information Diffusion in Social Internet of Things: Dynamics, Cloud-Edge, Traceability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Social Internet of Things (SIoT), integrating the social networks and Internet of Things (IoT), leads to heterogeneous interactions of thing to thing, human to human, and human to thing, which in turn generates exploded information. Hence, as the soul of SIoT, information with its interaction and diffusion, records the track of humans and things and contains the hidden value for social administration and people's lives. Therefore, how to characterize the interplay between behavior spreading and information diffusion in SIoT is essential to predict and manage the information. Motivated by this, a more comprehensive understanding of the coupled modeling of social interaction and information diffusion processes in SIoT is conceived first. With the widespread adoption of cloud-edge computing, different nodes have different consciousness on information. Hence, a cloud-edge-aided information diffusion model is proposed for efficient interactions, which incorporates the role of edge in timely processing and feedback. On this basis, a blockchain-based cloud-edge SIoT architecture is proposed for traceability and security of information diffusion. Furthermore, the dynamical analysis of the coupled model in SIoT is provided, which illustrates the outbreak threshold, stability, and scale of information propagation. An interesting finding is that interactive behavior spreading only influences the final size of information propagation, not the spreading threshold. Extensive simulation results and detailed performance analysis verify the theoretical results, which are beneficial to provide traceable dissemination so as to find the most influential node and control the scale of information diffusion.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle