RA-ICM: A Novel Independent Cascade Model Incorporating User Relationships and Attitudes

Conceitos Básicos

User relationships and attitudes significantly impact information propagation in social networks, necessitating a new model for accurate predictions.

Resumo

This article introduces a novel Independent Cascade Model that considers user relationships and attitudes in information propagation within social networks. It addresses the limitations of existing models by incorporating non-adjacent user interactions and user stances on topics. The proposed model shows increased prediction accuracy and reduced time complexity, aligning closely with actual information dissemination trends in social networks. The study emphasizes the importance of understanding emotional contagion and influence maximization in social networks.

• Introduction: Discusses the impact of social networks on daily life and the challenges posed by rapid information dissemination.
• Background: Explores existing information diffusion models and the need for incorporating additional factors like time, topic, space, user emotions, and individual preferences.
• Proposed Model: Introduces the novel Independent Cascade Model considering non-adjacent user relationships and user attitudes towards topics.
• Experimental Results: Validates the effectiveness of the proposed model using real Weibo datasets, showcasing improved prediction accuracy.
• Comparison: Compares the proposed model with traditional models and existing sentiment-aware models, demonstrating superior performance.
• Stance Analysis: Analyzes stance changes in users during information propagation, highlighting the model's accuracy in predicting user stances.

Estatísticas

"Experimental results confirmed the authenticity and effectiveness of the proposed model."
"The proposed model outperforms existing models in terms of accuracy."

Citações

"Accurately forecasting the information propagation process within social networks is crucial for promptly understanding the event direction and effectively addressing social problems in a scientific manner."
"The proposed model closely resembles the actual information propagation process, demonstrating its superiority."

Principais Insights Extraídos De

RA-ICM

by Xinyu Li,Yut... às arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06385.pdf

Perguntas Mais Profundas

어떻게 제안된 모델을 소셜 네트워크를 넘어 현실 세계 상황에 적용할 수 있을까요?

이러한 모델은 소셜 네트워크뿐만 아니라 다양한 현실 세계 시나리오에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이 모델은 마케팅 캠페인에서 제품 또는 서비스 홍보를 위한 온라인 전략을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 제품 또는 서비스에 대한 긍정적인 의견을 확산시키고 부정적인 의견을 최소화하기 위해 온라인 커뮤니티에서의 정보 전파를 예측하고 모니터링할 수 있습니다. 또한, 정치 캠페인에서 후보자의 이미지 형성 및 지지율 증진을 위해 이 모델을 활용할 수도 있습니다. 소셜 네트워크를 통해 정치적 메시지를 전파하고 지지자들 간의 감정 전파를 이해하여 효과적인 커뮤니케이션 전략을 개발할 수 있습니다.

What potential criticisms or limitations could be raised against the proposed model

제안된 모델에 대해 제기될 수 있는 잠재적인 비판 또는 제한 사항은 다음과 같습니다:

데이터 수집 및 처리의 복잡성: 현실 세계에서의 데이터 수집 및 처리는 복잡할 수 있으며, 대규모 데이터셋을 다루는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
모델의 일반화 능력: 모델이 다양한 도메인 또는 문제에 대해 얼마나 일반화될 수 있는지에 대한 문제가 있을 수 있습니다.
파라미터 조정의 어려움: 모델의 성능을 최적화하기 위해 파라미터를 조정하는 것이 어려울 수 있으며, 이로 인해 모델의 예측 능력에 영향을 줄 수 있습니다.

How can understanding emotional contagion in social networks lead to more effective communication strategies

소셜 네트워크에서 감정 전파를 이해하는 것은 더 효과적인 커뮤니케이션 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 감정 전파를 이해하면 특정 메시지 또는 캠페인이 어떻게 받아들여지고 확산되는지 이해할 수 있습니다. 이를 통해 메시지를 조정하고 효과적인 커뮤니케이션 전략을 개발할 수 있습니다. 또한, 감정 전파를 이해하면 온라인 커뮤니티에서의 감정적 반응을 예측하고 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 부정적인 감정을 최소화하고 긍정적인 감정을 촉진하여 더 효과적인 커뮤니케이션을 이끌어낼 수 있습니다.