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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Cluster-Based Epidemic Model for Retweeting Trend Prediction on Micro-blog

verfasst von : Zhuonan Feng, Yiping Li, Li Jin, Ling Feng

Erschienen in: Database and Expert Systems Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Tweets spread on social micro-blog bears some similarity to epidemic spread. Based on the findings from a user study on tweets’ short-term retweeting characteristics, we extend the classic Susceptible-Infected-Susceptible (SIS) epidemic model for tweet’s retweeting trend prediction, featured by the multiple retweeting peaks, retweeting lifetime, and total retweeting amount. We cluster micro-blog users with similar retweeting influence together, and train the model using the least square method on the historic retweeting datato obtain different groups’ retweeting rates. We demonstrate its effectiveness on a real micro-blog platform.

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Fußnoten
Literatur
1.
Boyd, D., Golder, S., Lotan, G.: Tweet, tweet, retweet: conversational aspects of retweeting on twitter. In: Proceedings of HICSS (2010)
2.
Budak, C., Agrawal, D., Abbadi, A.: Structural trend analysis for online social networks. In: Proceedings of VLDB (2011)
3.
Hethcote, H.: A thousand and one epidemic models. In: Levin, S.A. (ed.) Frontiers in Mathematical Biology. Lecture notes in Biomathematics, vol. 100, pp. 504–515. Springer, Heidelberg (1984)
4.
Kim, H., Wang, K., Yoneki, E.: Finding influential neighbors to maximize informationdiffusion in twitter. In: Proceedings of IW3C2 (2014)
5.
Kong, S., Feng, L., Sun, G., Luo, K.: Predicting lifespans of popular tweets in microblog. In: Proceedings of SIGIR (2012)
6.
Lappas, T., Terzi, E.: Finding effectors in social networks. In: Proceedings of KDD (2010)
7.
Lin, S., Kong, X., Yu, P.: Predicting trends in social networks via dynamic activeness model. In: Proceedings of CIKM (2013)
8.
Lu, R., Yang, Q.: Trend analysis of news topics on twitter. In: Proceedings of Machine Learning and Computing (2012)
9.
Petrović, S., Osborne, M., Lavrenko, V.: RT to win! predicting message propagation in twitter. In: Proceedings of AAAI (2010)
10.
Prakash, B.A., Chakrabarti, D., Faloutsos, M., Valler, N., Faloutsos, C.: Threshold conditions for arbitrary cascade models on arbitrary networks. In: Proceedings of ICDM (2011)
11.
Suh, B., Hong, L., Pirolli, P., Chi, E.H.: Want to be retweeted? large scale analytics on factors impacting retweet in twitter network. In: Proceedings of SocialCom (2010)
12.
Wang, X., McCallum, A.: Topics over time: a non-Markov continuous-time model of topical trends. In: Proceedings of KDD (2006)
13.
Yang, J., Counts, S.: Predicting the speed, scale, and range of information diffusion in twitter. In: Proceedings of AAAI (2010)
14.
Yang, Z., Guo, J., Tang, J., Li, J., Zhang, L., Su, Z.: Understanding retweeting behaviors in social networks. In: Proceedings of CIKM (2010)
15.
Zaman, T., Herbrich, R., van Gael, J., Stern, D.: Predicting information spreading in twitter. In: Proceedings of NIPS Workshop (2010)
Metadaten
Titel
A Cluster-Based Epidemic Model for Retweeting Trend Prediction on Micro-blog
verfasst von
Zhuonan Feng
Yiping Li
Li Jin
Ling Feng
Copyright-Jahr
2015
Buch
Database and Expert Systems Applications

Print ISBN: 978-3-319-22848-8

Electronic ISBN: 978-3-319-22849-5

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-22849-5_39

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