Analyzing the Role of Users' Interactions in Information Spread
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of social platforms has provided us with a vast amount of raw data on people's daily activities, their social connections, interactions, interests, influence, etc. This creates an opportunity to extract valuable insights, helpful in various applications including but not limited to the identification of the trending topics, community detection, health purposes, and marketing. This thesis designs a platform that analyzes users' interactions (e.g., posts, likes, and shares) and connections (e.g., friendship and followership), and maximizes information spread in the network accordingly. There are numerous applications to this such as advertising, knowledge dissemination, encouraging the adoption of productive behavior in a society, etc. I present a 3-part platform that utilizes users' activities to maximize information spread. It starts by analyzing users' posts (Step 1), and proceeds with users' interactions (Step 2), and connections (Step 3). This information is utilized to locate user communities formed based on topical cascades. Targeting these communities helps to increase the spread of information. In the first step, posts (e.g., tweets) are categorized into partitions representing topics of discussion. Part 2 identifies bursty user groups for each topic of interest. A bursty user group includes a collection of socially connected users who are active and influential with regard to a specific topic. Bursty user groups for a topic are the sources of previous activities on that topic and are of high importance in marketing campaigns. Finally having a limited budget for advertising (i.e., a fixed seed set size), Part 3 determines the best groups among all to target to maximize the spread of information in the network. The analysis is based on the state-of-the-art viral marketing models. All of the proposed algorithms have been extensively evaluated on real-world datasets including Twitter fire-hose, co-authorship, and telecommunication datasets. We present quantitative and qualitative experimental results in each chapter attesting to the practicality of our algorithms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».