Temporal Analysis of Influence to Predict Users' Adoption in Online Social Networks
人们提出了不同的方法来预测个体是否会在在线社交网络中采取新的行为，因为他们的邻居产生了影响。在本文中，我们可以实现显着的改善，这些标准的措施，延长他们考虑一对时间限制。这些约束为社会影响力提供了更好的代理，与影响力的概率以及预测影响力的能力有更强的相关性。
2017-05-05 cs.SI
Identifying Stable Influencers: Distinguishing Stable and Temporal Influencers Using Long-Term Twitter Data
University of Tsukuba（筑波大学）
本研究利用长期推特数据，通过分析用户的历史和当前影响力，开发模型区分稳定与临时影响者，提升社交媒体营销效果。
2025-12-19 cs.SI
User Influence Analysis Based on Blogs
National University of Defense Technology（国防科技大学）
本文针对社交网络中的用户影响力分析问题，提出了三种基于转发行为和@符号的算法，并通过与训练数据对比验证了其有效性。
2026-09-23 cs.SI
The Susceptibility Paradox in Online Social Influence
Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所）；Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学托马斯·洛德计算机科学系）
本文研究在线社交影响中的易感悖论，发现影响驱动行为的易感性高于自发行为，且朋友比用户自身更易受影响，揭示了社交影响机制的复杂性。
2025-05-13 cs.SI
Evolving Influence Maximization in Evolving Networks
影响力最大化（IM）旨在通过找到发起产品广告的“最佳”“种子”用户集，最大限度地增加了解产品的人数。与现有技术的静态社交网络包含固定数量的用户，我们进行了第一次研究IM在更现实的不断发展的网络与时间增长的拓扑结构。然而，演进IM（{ \bfseries EIM}）的任务比静态情况更具挑战性，因为种子选择应该考虑其对未来用户的影响，并且用户彼此影响的概率也随着时间而演进。我们通过$\mathbb{EIM}$来解决这些挑战，$\mathbb{EIM}$是一种新提出的基于bandit的框架，它在种子节点选择和知识（即，节点的生长速度和进化影响）学习。值得注意的是，$\mathbb{EIM}$包括三个新的组件来处理进化带来的不确定性：
2019-11-13 cs.SI
Influence Maximization in Social Networks: A Survey of Behaviour-Aware Methods
本文针对当前社交网络影响力最大化研究中缺乏行为感知方法全面综述的空白，梳理相关方法并提出分类体系，填补了该领域的研究缺口。
2023-05-04 cs.SI
Measuring and Maximizing Influence via Random Walk in Social Activity Networks
随着OSN的普及，找到一组最有影响力的用户（或节点），以触发最大的影响力级联具有重要意义。例如，公司可以利用“口碑”效应，通过向那些最有影响力的用户提供免费样品/折扣来引发大量购买。这一任务通常被建模为一个影响力最大化问题，在过去的十年里，它已经得到了广泛的研究。然而，考虑到OSN中的用户可以参与各种在线活动，例如，对产品进行评级，加入讨论组等，通过在线活动传播影响力变得更加重要。在本文中，我们研究的影响，在线活动制定的影响力最大化问题的社会活动网络（SAN）包含用户和在线活动。为了解决计算的挑战，我们定义了一个影响力中心通过随机游走来衡量影响力，然后使用蒙特卡罗框架来有效地估计在SAN的中心。此外，我们开发了一个基于贪婪的算法，两个新的优化技术，以找到最有影响力的用户。通过对真实世界的数据集进行广泛的实验，我们表明，当我们需要处理大量的在线活动时，我们的方法比最先进的算法IMM[17]更有效。
2017-01-09 cs.SI
#DebateNight: The Role and Influence of Socialbots on Twitter During the 1st 2016 U.S. Presidential Debate
人们对“社交机器人”在操纵公众舆论和通过转发党派内容来影响选举结果方面的作用表示严重关切。在这里，我们分析社交机器人在Twitter上的作用和影响，确定它们如何有助于转发扩散。我们收集了2016年第一届美国总统辩论（#DebateNight）期间的大量推文数据集，并从三个角度分析了其150万用户：用户影响力，政治行为（党派和参与）和僵尸。首先，我们定义了一个衡量用户的影响力的基础上，用户的积极贡献信息扩散，即他们的推文和转推。鉴于Twitter不暴露的转发结构-它与原始推文的所有转发-我们模型的潜在扩散结构只使用鸣叫时间和用户功能，我们实现了一个可扩展的新方法来估计所有可能的展开的影响。接下来，我们使用党派标签分析来量化用户的政治极化和参与度。最后，我们使用BotOrNot API来衡量用户的僵尸性（成为机器人的可能性）。我们建立了一个二维的“极化图”，允许对机器人，党派和影响力之间的相互作用进行细致入微的分析。我们发现，社交机器人不仅在Twitter上更活跃-启动更多的转发级联和转发更多-而且它们的影响力是人类的2.5倍，并且更多地参与政治。此外，亲共和党的机器人比亲民主党的机器人更有影响力，也更参与政治。然而，我们警告说，不要笼统地说，设计成人类的软件主宰了政治辩论。我们发现，许多极具影响力的Twitter用户实际上是亲民主党的，而大多数亲共和党的用户是中等影响力的，可能是人类…
2018-05-17 cs.SI
Influence of User Emotion on Information Propagation with Public Sentiment in the Chinese Sina-microblog
社交网络充斥着各种各样的情感信息，这些信息的传播有助于塑造公众情绪的发展。为了帮助设计有效的传播策略，在整个事件的发展，我们提出了一个基于情感的可识别转发免疫（E-SFI）传播动态模型，考虑到情感的类别为积极的，中性的和消极的和用户社区的情感选择，调查的信息传播过程中，导致公众情绪。基于模型的解析和数值分析表明，E-SFI模型中涉及的三种转发概率与实际事故情况一致，敏感性分析描述了影响用户群体情感选择的重要因素，为引导公众情绪的决策策略提供了支持。
2020-11-16 cs.SI
Influence Maximization Based on Dynamic Personal Perception in Knowledge Graph
社交网络上的病毒式营销，也被称为影响力最大化（IM），旨在通过最大化其影响力的总传播来选择k个用户来推广目标项目。然而，大多数以前的作品IM不探讨动态用户感知的促进项目的过程中。在本文中，通过利用知识图谱（KG）来捕捉动态用户感知，我们制定了影响力最大化与动态个人感知（IMDPP）的问题，考虑用户的偏好和社会影响，反映了相关项目采用的影响。我们证明了IMDPP的难度，并设计了一个近似算法，命名为动态感知播种在目标市场（Dysim），通过探索的概念，动态可达性，目标市场，和实质性的影响，以选择和促进一系列相关的项目。我们评估的性能与国家的最先进的方法相比，使用真正的社交网络与真正的KG的Dysim。实验结果表明，Dysim在大型数据集中有效地实现了高达6.7倍的影响力传播。
2021-10-01 cs.SI
Social Data Analysis: A Study on Friend Rating Influence
社交网络在各种在线活动中占了很大一部分~ \cite{smith2009social}。社交的倾向，在线，已经在我们心中根深蒂固，以至于我们正在积极地为世界其他地方制作内容，让他们看到或对我们的行踪感兴趣，我们的饮食，我们的意见，照片等Yelp（https：//www.yelp.com/）无缝地将人们的这一方面整合到其门户网站中。它让人们写评论的企业，他们利用的服务，率，添加照片，标签，遵循其他人和他们的活动等，在本文中，我们研究并提出了用户的评级和影响力的人之间的相互关系，用户遵循，对用户的特定业务。用户关注的人群通常被称为用户的朋友。我们还分析了用户是否会受到影响，如果企业已经有一定数量的评论，或者评论是由精英评论者撰写的（根据Yelp的说法，评论者在撰写评论的一致性以及评论的质量方面为社区做出了杰出的贡献）。我们的分析，通过相关性和回归技术，能够证明用户的评级仍然不受用户的朋友数量的影响，也没有现有的评论数量和精英评论家的存在有助于影响用户。影响用户评级的是用户在餐厅的整体体验。
2017-02-24 cs.SI
Dynamics of temporal influence in polarised networks
本文研究极化社交网络中用户影响力的时间动态，通过扩展时间中心性度量以考虑社区结构，提出影响力层级聚合方法，并发现改进的时间独立级联模型和时间度中心性在节点分层中表现最佳。
2025-07-23 cs.SI
Opinion-aware Influence Maximization in Online Social Networks
本文研究意见感知的影响力最大化问题，提出基于反向可达集和夹逼近似的算法，在保证正面意见扩散的同时抑制负面意见传播，并在三个真实数据集上验证了其优越性。
2023-01-27 cs.SI
Uncovering Influence Cookbooks : Reverse Engineering the Topological Impact in Peer Ranking Services
确保早期发现重要的社交网络用户是一项具有挑战性的任务。一些对等排名服务现在已经很成熟，例如PeerIndex，Klout或Kred。其功能是根据用户的影响力对用户进行排名。然而，这种影响力的概念是抽象的，实现这种排名的算法是不透明的。随着对更透明的网络的需求不断增加，我们探索了通过逆向工程获得知识的问题，这些同行排名服务，关于他们作为输入获得的社交网络拓扑结构。由于这些服务利用用户的在线活动（因此，他们在社交网络中的连接），我们提供了一个精确的评估社交网络的拓扑指标如何影响最终的用户排名。我们的方法如下：我们首先将排名服务建模为一个黑盒子，我们通过创建用户简档并对它们执行操作来与之交互。通过这些轮廓，我们触发一些轻微的拓扑修改。通过监控这些修改对这些配置文件的排名的影响，我们推断黑盒中每个拓扑度量的权重，从而扭转服务影响力食谱。
2016-10-07 cs.SI
Influence Maximization in Real-World Closed Social Networks
在过去的几年里，许多封闭的社交网络，如WhatsAPP和微信，已经出现，以满足人们日益增长的隐私和独立的需求。在封闭的社交网络中，发布的内容并不对所有用户可用，或者Facebook可以对谁可以看到发布的内容设置限制。在这样的约束下，我们研究封闭社交网络中的影响力最大化问题。它旨在向用户（不仅仅是种子用户）推荐有限数量的现有朋友，这些朋友将有助于传播信息，从而使种子用户的影响力传播可以最大化。我们首先证明了这个问题是NP-困难的。然后，我们提出了一种非常有效的方法来增强扩散网络，该网络最初仅由种子用户组成。通过迭代和智能地从原始网络中选择和插入有限数量的边来完成增强。通过在真实世界的社交网络上进行广泛的实验，包括部署到真实世界的应用程序中，我们证明了我们所提出的方法的有效性和效率。
2022-09-21 cs.SI
Effector Detection in Social Networks
在社交网络中，影响力扩散是将创新从用户传播到用户的过程。激活状态标识谁是已经采用目标创新的活跃用户。给定某一扩散的激活状态，效应器检测的目的是揭示能够最好地解释所观察到的状态的活跃用户。在本文中，我们从两个角度来解决效应器检测问题。第一种方法是基于影响距离，该影响距离测量活动用户可以激活其邻居的机会。对于某一对用户来说，影响距离越短，一方能够激活另一方的概率就越高。给定激活状态，预期效应器对活跃用户具有短的影响距离，而对非活跃用户具有长的影响距离。基于这一思想，我们提出了基于影响距离的效应器检测问题，并提供了一个3-近似。其次，我们解决了效应检测问题的最大似然估计（MLE）的方法。证明了连通有向无圈图的最优极大似然估计可以在多项式时间内得到。对于一般的图，我们首先提取一个有向无环子图，可以很好地保持在原始图中的信息，然后应用极大似然估计方法提取的子图，以获得效应。我们的算法的有效性是通过在现实世界的社交网络上的模拟实验验证。
2016-12-12 cs.SI
Measuring user influence on Twitter: A survey
中心性是社会网络分析中研究最多的概念之一。有大量的文献关于中心性措施，作为识别社交网络中最相关用户的方法。挑战是找到可以有效计算的度量，并且能够根据尽可能接近现实的相关性标准对用户进行分类。我们在Twitter网络的背景下解决这个问题，Twitter网络是一个在线社交网络服务，拥有数百万用户，每天通过用户之间的互动发布和传播的消息流令人印象深刻。Twitter有不同类型的用户，但最大的效用在于找到最有影响力的用户。本文的目的是收集和分类不同的Twitter影响力的措施，存在到目前为止，在文献中。这些措施多种多样。有些基于Twitter API提供的简单指标，而另一些则基于复杂的数学模型。一些措施是基于PageRank算法，传统上用于排名的网站在互联网上。有些人考虑出版的时间轴，有些人考虑信息的内容，有些人关注特定的主题，还有一些人试图做出预测。我们考虑所有这些方面，以及一些其他方面。此外，我们还包括活动和流行度的措施，传统的机制，以相关的措施，和一些重要方面的计算复杂性，为这个特定的背景。
2016-04-24 cs.SI
Supermajority Sentiment Detection with External Influence in Large Social Networks
在一个大型的社会网络，其成员怀有二元情绪对一个问题，我们调查的渐近精度的情绪检测。我们通过一个伊辛马尔可夫随机场模型来模拟用户情绪，并允许用户情绪受到外部影响的偏见。我们考虑了一个一般的绝大多数情感检测问题，并表明检测精度受到网络结构，参数以及外部影响水平的影响。
2017-10-08 cs.SI
Competitive Influence Propagation and Fake News Mitigation in the Presence of Strong User Bias
由于社交网络在社交媒体中的广泛作用，人们很容易分享新闻，而且它的传播速度比以往任何时候都快。这些平台也被利用来分享谣言或虚假信息，这对社会构成了威胁。减少虚假信息影响的一种方法是让人们意识到基于硬证明的正确信息。在这项工作中，首先，我们提出了一个传播模型，称为竞争独立级联模型与用户的偏见（CICMB），认为存在强烈的用户偏见，对不同的意见，相信，或政党。我们进一步提出了一种方法，称为$k-TruthScore$，从一组给定的潜在的真相运动者，以最大限度地减少谣言传播者对网络的影响，以确定一组最佳的真相运动者。我们将$k-TruthScore$与最先进的方法进行比较，并将其性能作为保存节点的百分比（在没有真相活动家的情况下会相信假新闻的节点）。我们在几个真实网络上展示了这些结果，结果表明$k-TruthScore$方法优于基线方法。
2020-11-10 cs.SI
Influence Maximization with Spontaneous User Adoption
我们将自激活的影响力传播，并提出了自激活独立级联（SAIC）模型：节点可以是自激活的，除了被选为种子，和影响力传播从选定的种子和自激活的节点。自我激活反映了现实世界的场景，例如人们自然地与朋友分享产品推荐，即使没有营销干预。（a）{ \em抢占式影响力最大化（PIM）}，其目的是找到$k$节点，如果自激活，可以在其他自激活节点之前到达最多数量的节点;以及（b）{ \em增强的抢占式影响力最大化（BPIM）}，其目的是选择保证被激活且能先于其他自激活节点到达最多节点的$k$种子。我们提出了可扩展的算法PIM和BPIM，并证明他们实现$1-\varepsilon$近似PIM和$1-1/e-\varepsilon$近似BPIM，任何$\varepsilon > 0$。通过对真实世界图的广泛测试，我们证明了我们的算法在解决方案质量方面明显优于基线算法，并且当自激活行为在节点之间不均匀时，也优于基线BPIM。
2020-03-11 cs.SI
Beyond Binary Opinions: A Deep Reinforcement Learning-Based Approach to Uncertainty-Aware Competitive Influence Maximization
针对竞争性影响力最大化问题，提出一种基于深度强化学习的不确定性感知框架DRIM，利用主观逻辑建模用户不确定性，优化种子选择，显著提升真实信息传播并超越现有方法。
2025-04-21 cs.SI
Winning the Social Media Influence Battle: Uncertainty-Aware Opinions to Understand and Spread True Information via Competitive Influence Maximization
提出一种基于深度强化学习并整合主观逻辑的竞争性影响力最大化框架，通过不确定性感知观点模型在社交网络中有效传播真实信息以缓解虚假信息，显著优于现有方法并在部分可观测网络中表现稳健。
2024-04-30 cs.SI
Cross-Subreddit Behavior as Open-Source Indicators of Coordinated Influence: A Case Study of r/Sino & r/China
本研究以 r/Sino 和 r/China 双社区用户为对象，结合主题情感分析与行为画像，识别协调性影响力活动的语言和行为异常模式，证明融合内容与活动信号在争议信息环境中分析在线影响力行为的有效性。
2025-07-21 cs.SI
HopRank: How Semantic Structure Influences Teleportation in PageRank (A Case Study on BioPortal)
本文介绍了HopRank，一种用于在语义网络上建模人类导航的算法。HopRank利用了用户知道或可以看到网络的整个结构的假设。因此，除了跟随链路之外，它们还跟随一定距离处的节点（即，k-hop邻域），而不是像PageRank所建议的那样随机，它假设只有链接是已知或可见的。我们观察到这样的偏好对k-跳社区BioPortal，在Web上的生物医学本体的领先的存储库之一。一般来说，用户在概念附近导航。但他们也不那么频繁地“跳”到遥远的概念。我们适合我们的模型上的11个本体使用的转换矩阵的点击流，并表明语义结构可以影响PageRank中的隐形传态。这表明用户在某种程度上利用了本体的底层结构，并利用它来获取某些信息。我们的研究结果有助于本体探索的用户界面的开发和改进。
2019-03-15 cs.SI
Boosting Information Spread: An Algorithmic Approach
影响力最大化（IM）的研究主要集中在有影响力的种子，以触发大量的信息在社交网络中传播。在本文中，我们考虑了一个新的和补充的问题，如何进一步增加给定的种子的影响传播。我们的研究动机是观察到直接激励可以“促进”用户，使他们更有可能受到朋友的影响。我们研究了$k$ -boosting问题，其目的是找到$k$用户，以提高，使最终的“提升”的影响力传播最大化。$k$ -boosting问题与IM问题不同，因为boosted用户的行为与seeder不同：boosted用户最初不受影响，我们只增加他们受影响的概率。我们的工作也补充了IM研究，因为我们专注于在给定播种者的基础上触发更大的影响力传播。问题的NP-困难性和目标函数的非子模块性都对$k$ -boosting问题提出了挑战。为了解决一般图的问题，我们设计了两个有效的算法与数据依赖的近似比。对于双向树上的$k$ -boosting问题，我们提出了一个有效的贪心算法和一个四舍五入的动态规划，这是一个完全多项式时间的近似计划。我们使用真实的社交网络和合成双向树进行了广泛的实验。我们表明，我们的算法返回的提升解决方案实现了提升的影响力，比直观基线返回的提升解决方案高出数倍，而直观基线无法保证解决方案的质量。我们还探讨了“预算分配”的问题，在我们的实验。与只针对种子用户分配预算相比，将预算同时分配给种子用户和提升用户可以获得更大的影响力扩散。
2017-06-26 cs.SI
How Peer Effects Influence Energy Consumption
本文分析了在一个理性的、效用最大化的用户网络中，同伴效应对电力消费的影响。用户从消耗电力以及比邻居消耗更少的能源中获得效用。然而，负效用是招致消费超过他们的邻居。为了最大限度地提高利润的负荷服务实体，提供电力给这些用户，我们开发了一个两阶段的博弈模型，其中实体设置的价格在第一阶段。在第二阶段，消费者根据第一阶段设定的观察价格来决定他们的需求，以最大化他们的效用。为此，我们推导出理论陈述，根据这种同行效应减少总用户消费。此外，我们得到的电力消耗和利润的负载服务实体的情况下，完全的价格歧视和单一的价格下的完全信息，和近似下的不完全信息的表达式。模拟表明，只暴露所有用户的一个选定的子集，以同行的影响，最大化实体的利润。
2017-03-17 cs.SI
GhostLink: Latent Network Inference for Influence-aware Recommendation
社交影响力在塑造用户在处理电影、食物和啤酒等品味项目的在线社区中的行为方面起着至关重要的作用。对于在线推荐，这意味着用户的偏好和评级受到其他个体的影响。如果只给出用户评论的时间戳，我们能找出谁影响谁，以及潜在影响网络的特征吗？我们可以利用这个网络来改进推荐吗？虽然社交感知推荐中的先前工作通过考虑观察到的用户社交网络来利用社交交互，但许多社区（如Amazon，Beeradvocate和Ratebeer）没有明确的用户-用户链接。因此，我们提出了GhostLink，一个无监督的概率图形模型，来自动学习评论社区背后的潜在影响网络--只考虑用户帖子及其内容的时间轨迹（时间戳）。基于对四个真实世界数据集（包含1300万条评论）的广泛实验，我们发现GhostLink比不考虑这种影响的最先进方法提高了约23%的项目推荐。作为额外的用例，我们表明，GhostLink可用于区分用户的潜在偏好和受影响的偏好，以及基于学习的影响图检测有影响力的用户。
2019-05-15 cs.IR cs.SI
A Data-driven Study of Influences in Twitter Communities
本文从用户影响力的角度对Twitter进行了定量研究。我们从Twitter上最活跃的社区中抓取了几个数据集，获得了2050万个用户简档，以及4.202亿个定向关系和1.05亿条推文。用户影响力得分是从影响力测量服务Klout和PeerIndex获得的。我们的分析揭示了有趣的发现，包括非幂律的影响力分布，在一个社区中的用户之间的强烈互惠性，存在的同质性和层次关系的社会影响。最重要的是，我们观察到用户是否转发消息受到第一个发布该消息的追随者的强烈影响。为了捕捉这种效应，我们提出了第一影响者（FI）信息扩散模型，并通过广泛的评估表明，与广泛采用的独立级联模型相比，FI模型在预测Twitter社区的影响力传播方面更稳定，更准确。
2013-07-16 cs.SI physics.soc-ph
Influence Strength Estimation in Hyperbolic Space for Social Influence Maximization
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；Wuhan University（武汉大学）；Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）；Shenzhen Key Laboratory of Internet Information Collaboration（深圳互联网信息协同重点实验室）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
本文提出HIM方法，利用超几何表示学习估计用户潜在影响力传播，通过超几何用户表示模块和自适应种子选择模块，提升影响力最大化问题的性能。
2026-04-14 cs.LG cs.SI
A Neural Influence Diffusion Model for Social Recommendation
精确的用户和项目嵌入学习是构建成功推荐系统的关键。传统上，协同过滤（CF）提供了一种从用户-项目交互历史中学习用户和项目嵌入的方法。然而，由于用户行为数据的稀疏性，性能受到限制。随着在线社交网络的出现，社会推荐系统已经被提出来利用每个用户的本地邻居的偏好来减轻数据稀疏性以更好地进行用户嵌入建模。我们认为，对于社交平台的每个用户，她的潜在嵌入受到她信任的用户的影响。随着社会影响力在社会网络中的递归传播和扩散，每个用户的兴趣在递归过程中发生变化。然而，目前的社交推荐模型只是利用每个用户的本地邻居建立静态模型，而没有模拟全局社交网络中的递归扩散，导致推荐性能不佳。在本文中，我们提出了一个深度影响传播模型，以刺激用户如何影响社会推荐的递归社会扩散过程。对于每个用户，扩散过程从融合相关特征的初始嵌入和捕获潜在行为偏好的自由用户潜在向量开始。我们提出的模型的核心思想是，我们设计了一个逐层的影响传播结构，以模拟用户的潜在嵌入如何随着社会扩散过程的继续而演变。我们进一步表明，我们提出的模型是通用的，可以应用时，用户~（项目）属性或社会网络结构是不可用的。最后，在两个真实数据集上的大量实验结果清楚地表明了我们提出的模型的有效性，与最佳基线相比，性能提高了13%以上。
2019-04-20 cs.IR cs.SI
Topology-driven Diversity for Targeted Influence Maximization with Application to User Engagement in Social Networks
对影响力最大化的研究往往要应付与向特定用户传播信息有关的营销需求。然而，很少有人注意到这样一个事实，即信息扩散运动的成功可能不仅取决于被检测到的初始影响者的数量，而且还取决于他们的多样性。竞选的目标。我们的主要假设是，如果我们学习的种子不仅能够影响，而且与更多样化的用户（群体）相关联，那么影响触发器也会多样化，因此目标用户将获得更高的参与机会。基于这种直觉，我们定义了一个新的问题，命名为多样性敏感的有针对性的影响力最大化（DTIM），它假设模型用户多样性，只利用拓扑信息的社会图。据我们所知，我们是第一个把拓扑驱动的多样性的概念到有针对性的IM问题，为此我们定义了两个替代的定义。因此，我们提出了近似的解决方案DTIM，检测一组大小为k的用户，最大限度地提高多样性敏感的资本目标函数，对于一个给定的选择目标用户。我们评估我们的DTIM方法在一个特殊的情况下，用户参与在线社交网络，这涉及到用户谁不积极参与社区生活。在真实网络上的实验评估证明了我们的方法的意义，也突出了进一步开发DTIM应用程序的解决方案的机会。
2018-04-20 cs.SI physics.soc-ph
Disentangling sources of influence in online social networks
在线社交网络中的信息传播由两种类型的影响促进-在社交网络的用户之间起作用的内源性（同伴）影响和对应于各种外部媒介（例如在线新闻媒体）的外源性（外部）影响。然而，从数据中推断这些影响仍然是一个挑战，特别是当关于用户激活的数据很少时。在本文中，我们提出了一种方法，只使用一个社会网络结构和一个单一的激活级联产生估计的内源性和外源性的影响。我们的方法利用了两种类型的影响之间的统计差异-内源性取决于每个用户的社交网络结构和当前状态，而外源性则独立于这些。我们评估我们的方法模拟激活级联以及从几个大型Facebook的政治调查应用程序获得的级联。我们表明，我们的方法是能够提供估计的内源性和外源性的影响，在网上社交网络，表征激活每个单独的用户是内源性或外源性驱动，并确定最有影响力的用户群体。
2019-03-27 cs.SI physics.soc-ph
A Review of Features for the Discrimination of Twitter Users: Application to the Prediction of Offline Influence
INSA Centre Val de Loire（中央卢瓦尔河谷国立应用科学学院）
许多与Twitter相关的作品旨在以某种方式描述其用户：服务中的角色（垃圾邮件发送者，机器人，组织等），用户的性质（社会职业类别、年龄等），感兴趣的话题，以及其他。然而，对于一个给定的用户分类问题，这是非常困难的，选择一组合适的功能，因为在文献中描述的许多功能是非常异构的，名称重叠和冲突，以及许多非常接近的变种。在这篇文章中，我们回顾了一系列这样的功能。为了呈现一个清晰的最先进的描述，我们统一了它们的名称，定义和关系，并提出了一个新的，中立的类型学。然后，我们说明了我们的审查的兴趣，通过选择这些功能的离线影响检测问题。这项任务包括根据他们的Twitter帐户和相关数据来识别在现实生活中有影响力的用户。我们发现，大多数被认为是有效的预测在线影响力的功能，如转发和追随者的数量，是不相关的这个问题。然而，我们提出了几种基于内容的方法来标记Twitter用户是否为影响者。我们还根据预测的影响力水平对它们进行排名。我们的建议在CLEF RepLab 2014数据集上进行了评估，并超越了最先进的方法。
2016-07-29 cs.CL cs.SI
Learning user-specific latent influence and susceptibility from information cascades
预测级联动态对于理解信息传播和启动病毒式营销具有重要意义。以前的工作主要采用成对的方式，对n个用户使用n^2个独立的参数来建模用户对之间的传播概率。因此，这些模型存在严重的过拟合问题，特别是对于没有直接交互的用户对，限制了它们的预测精度。在这里，我们建议通过从观察到的级联中学习两个低维用户特定的向量，分别捕获它们的影响力和易感性来模拟级联动态。该模型需要的参数少得多，因此可以对抗过拟合问题。此外，该模型可以很自然地模拟信息传播中的累积效应等依赖于上下文的因素。在人工数据集和大规模微博数据集上的大量实验表明，该模型在预测级联动态、级联规模和“谁会被转发”方面优于现有的成对模型。
2015-01-22 cs.SI physics.soc-ph
Quantifying the Influence of User Behaviors on the Dissemination of Fake News on Twitter with Multivariate Hawkes Processes
本研究针对Twitter平台假新闻传播问题，提出融合用户网络、推文类型、用户立场的多元Hawkes点过程模型，量化用户行为对假新闻传播的影响，为虚假信息传播干预提供支撑。
2023-08-26 cs.SI stat.AP
Influential User Subscription on Time-Decaying Social Streams
影响力最大化（Influence maximization）从社交网络请求$k$大小的种子集，使得对所有其他用户的影响力最大化（称为影响力传播）由于其在病毒式营销和谣言控制中的重要应用而引起广泛关注。在现实世界的场景中，人们对特定主题中最有影响力的用户感兴趣，并且想要通过社交网络订阅感兴趣的主题。在本文中，我们制定的问题，有影响力的用户订阅时间衰减的社会流，要求保持$k$大小的有影响力的用户集为每个主题感知订阅查询。本文首先分析了目前广泛采用的滑动窗口模型，针对其在计算社会流影响力时的不足，提出了一种新的时间衰减影响力模型。在基于流算法的筛子算法的基础上，提出了一种支持动态更新社交网络中时间衰减影响计算的有效算法.利用订阅之间的信息，我们然后构造前缀树结构，使我们能够最大限度地减少每次更新的计算影响的次数，并易于维护。修剪技术也被应用到前缀树，以优化社会流更新的性能。我们的方法确保了$\frac{1}{2}-ε$近似比。实验结果表明，我们的方法显着优于基线方法的效率和结果质量。
2018-02-14 cs.DB cs.SI
Can social influence be exploited to compromise security: An online experimental evaluation
社交媒体使用户和组织能够获得有关技术使用的信息，如软件使用甚至安全功能使用。然而，在黑暗的一面，它也允许对手潜在地利用用户，从他们那里获取信息，或者影响他们做出可能具有恶意设置或意图的决定。虽然已经有大量的努力了解社会影响力如何影响一个人的可能性，采用安全技术，特别是其相关性的朋友采用相同的技术的数量，在这项研究中，我们调查是否同行的影响力可以决定用户决定超过自己的知识。为此，我们在一项与人类参与者的在线对照实验中操纵社交信号曝光，以调查社交影响是否可以以负面的方式引导用户做出有害的安全选择。我们通过一个受控游戏来分析这一点，在这个游戏中，每个参与者在面对六种具有不同效用的安全技术时选择一种选项，其中一种选择具有最大的效用。在多轮游戏中，我们观察到社交影响力作为一种工具可以非常强大地操纵用户对采用效率较低的安全技术的决定。然而，在这个过程中更突出的是，用户从其同伴那里接收社交信号的方式决定了社交影响力在多大程度上可以成功改变用户的行为。
2019-09-04 cs.SI physics.soc-ph
Klout Score: Measuring Influence Across Multiple Social Networks
在这项工作中，我们提出了Klout分数，一个影响力评分系统，每天为9个不同社交网络的7.5亿用户分配分数。我们提出了一个分层的框架，为每个用户产生的影响力得分，通过将来自多个网络和社区的用户的信息。超过3600个功能，捕捉有影响力的互动信号，聚集在多个维度为每个用户。这些特征是通过每天处理来自社交网络的超过450亿次交互，以及通过整合指示现实世界影响的因素而可扩展地生成的。从标记数据训练的监督模型确定特征的权重，最终的Klout得分通过分层组合社区和网络获得。我们通过显示具有较高分数的用户能够在网络中更有效地传播信息来验证分数的正确性。最后，我们使用了几个比较其他排名系统，以显示在不同领域的高度影响力和可识别的用户有很高的Klout分数。
2015-10-28 cs.IR cs.SI
How Do Terms of Service Influence Social Media User Dynamics from A Privacy Anxiety Perspective
Boston University（波士顿大学）
研究探讨了X平台条款更新如何通过默认AI训练用户内容引发隐私焦虑，改变用户行为，发现隐私焦虑在创作者社区中激活并扩散，导致参与度下降和迁移意愿增加。
2026-04-02 cs.CY cs.SI
Influence Of The User Importance Measure On The Group Evolution Discovery
社会网络科学中最有趣的话题之一是社会群体。它们的提取，动力学和进化。一年前，群体进化发现（GED）的方法被引入。提取过程中的GED方法同时考虑了群体成员的质量和数量。质量通过用户重要性度量来反映。在本文中，不同的用户的重要性措施的GED方法的结果的影响进行检查和介绍。结果表明，使用全局措施，如社会地位（网页排名），可以实现更精确的结果比使用本地措施，如程度中心或根本没有措施。
2013-01-08 cs.SI physics.soc-ph
Online Actions with Offline Impact: How Online Social Networks Influence Online and Offline User Behavior
许多当今最广泛使用的计算应用利用社交网络特征，并且允许用户连接、彼此关注、共享内容以及评论其他人的帖子。然而，尽管这些功能被广泛采用，但人们对社交网络对用户保留、参与、在线和离线行为的影响却知之甚少。在这里，我们研究了社交网络如何影响用户的行为，在身体活动跟踪应用程序。我们分析了5年来600万用户的7.91亿次线上和线下活动，结果表明社交网络导致用户的线上和线下活动显著增加。具体来说，我们建立了一个因果关系如何社交网络影响用户的行为。我们发现，创建新的社交连接会使用户在线应用程序内活动增加30%，用户保留率增加17%，用户离线现实世界的身体活动增加7%（每天约400步）。通过利用一个自然的实验，我们区分了新的社会联系的社会影响力的效果，同时增加用户使用应用程序的动机，并采取更多的步骤。我们发现，社会影响力占55%的用户行为的观察到的变化，而其余的45%可以解释为用户的动机增加使用的应用程序。此外，我们表明，随后，在社交网络中的个人边缘形成导致显着增加日常步骤。这些影响随着每个附加边而减小，并且基于边属性和用户人口统计而变化。最后，我们利用这些见解来开发一个模型，准确地预测哪些用户将受到新的社交网络连接的影响。
2016-12-16 cs.CY cs.HC cs.SI
Finding influential users of an online health community: a new metric based on sentiment influence
在线健康社区（OHC）中有影响力的用户的特征是什么？我们假设：（1）OHC成员获得的情感支持可以从他们在在线互动中表达的情感中进行评估，（2）这种评估可以帮助识别有影响力的OHC成员。通过文本挖掘和情感分析的用户的在线交互，我们提出了一种新的度量，直接衡量用户的能力，影响他人的情绪。使用来自OHC的数据集，我们证明了这种度量在识别有影响力的用户方面非常有效。此外，将该指标与其他传统措施相结合，进一步提高了有影响力的用户的识别。本研究有助于促进在线社区管理，并增进我们对OHC社会影响力的理解。
2012-12-05 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
VAIM: Visual Analytics for Influence Maximization
在社交网络中，个人的决策受到来自他们的朋友和熟人的推荐的强烈影响。影响力最大化（IM）问题要求选择使影响扩散最大化的用户种子集，即，通过由种子触发的随机扩散过程影响的用户的预期数量。在本文中，我们提出了VAIM，一个可视化的分析系统，支持用户在分析的信息扩散过程中确定不同的IM算法。通过使用VAIM，可以：（i）模拟给定种子集在大型网络上的信息传播，（ii）分析和比较不同种子集的有效性，以及（iii）修改种子集以改善相应的影响传播。
2020-08-20 cs.HC cs.SI
User-level Weibo Recommendation incorporating Social Influence based on Semi-Supervised Algorithm
Tsinghua University（清华大学）；Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学）；Tencent Company（腾讯公司）
腾讯微博作为中国最受欢迎的微博服务之一，吸引了数百万用户，每天产生3000万至6000万条微博（类似于Twitter中的tweet）。随着用户生成内容的过载问题，腾讯用户发现在第一时间浏览和发现有价值的信息越来越困难。本文提出了一种基于因子图的微博推荐算法TSI-WR（Topic-Level Social Influence based Weibo Recommendation），该算法可以帮助腾讯用户找到最合适的信息。本文的主要创新之处在于基于社会平衡理论，从话题层面考虑了直接和间接的社会影响。采用该策略的主要优点在于：首先可以更准确地描述两个弱连接用户之间的潜在关系，有助于解决数据稀疏性问题;其次可以从更大范围内为某个用户提供更准确的推荐。其他有意义的上下文信息也加入到我们的模型中，包括：用户的个人资料，用户的影响力，微博的内容，微博的主题信息等，我们还设计了一个半监督算法，以进一步减少数据稀疏的影响。实验结果表明，所有选择的变量都是重要的，所提出的模型优于几个基线方法。
2012-10-26 cs.CY cs.LG cs.SI
Inf-VAE: A Variational Autoencoder Framework to Integrate Homophily and Influence in Diffusion Prediction
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
近年来，人们对理解和预测社交媒体平台（如Twitter、Facebook等）上的信息传播产生了极大的兴趣。现有的扩散预测方法主要是通过将扩散级联投射到当地的社交社区上来利用受影响用户的顺序。然而，这未能捕获在任何级联中没有显式表现的全局社会结构，导致具有有限历史活动的非活跃用户的性能较差。在本文中，我们提出了一种新的变分自编码器框架（Inf-VAE），通过保持邻近度的社会和位置编码的时间潜变量来联合嵌入同质性和影响。为了对社会同质性进行建模，Inf-VAE利用强大的图神经网络架构来学习有选择地利用用户的社会联系的社会变量。给定一系列种子用户激活，Inf-VAE使用一种新的表达性共同关注融合网络，该网络共同关注他们的社交和时间变量，以预测所有受影响用户的集合。我们在多个真实世界社交网络数据集上的实验结果，包括Digg，微博和Stack-Exchange，证明了Inf-VAE在最先进的扩散预测模型上的显着收益（22%MAP@10）;我们为具有稀疏活动的用户以及在种子集中缺乏直接社交邻居的用户实现了巨大的收益。
2020-01-01 cs.LG cs.SI
Modeling peer and external influence in online social networks
通过社交网络介导的民意调查可以给我们，除了通常的人口统计数据，如年龄，性别和地理位置，选民之间的友谊结构和他们在投票过程中的活动的时间动态。使用Facebook应用程序，我们收集了友谊关系，人口统计数据以及2013年12月1日在克罗地亚举行的婚姻定义公投中超过一万名用户的投票。我们还收集了提及我们应用程序的在线新闻文章的数据。这些文章的发表与投票活动的高峰密切相关，表明这些外部事件对选民的参与有着至关重要的影响。此外，大多数用户在短时间内投票的强连接的友谊社区的存在，以及大多数用户通常倾向于将投票相同的用户加为好友的事实表明，同伴影响力在吸引选民方面也有其作用。由于我们无法随时跟踪用户的活动，也不知道他们通过我们的应用程序表达投票的动机，问题是我们是否可以通过用户的友谊网络和投票时间来推断同行和外部影响。本文提出了一种新的估计友谊网络中节点和外部影响力大小的方法，并在模拟和实际数据上证明了该方法的有效性。
2016-10-26 cs.SI physics.soc-ph
Reconnecting the Estranged Relationships: Optimizing the Influence Propagation in Evolving Networks
影响力最大化（IM）旨在从社交网络中选择一组用户以最大化受影响用户的预期数量，其最近在大众传播和商业营销中受到了极大的关注。致力于IM问题的现有研究工作依赖于一个强有力的假设：所选择的种子用户愿意在从公司或组织获得利益后传播信息。然而，在现实中，一些种子用户可能不愿意传播信息，或者需要支付更高的费用来激励他们。此外，现有的IM作品也很少关注捕捉用户在未来一段时间内的影响力传播。在本文中，我们针对一个新的研究问题，命名为重新连接Top-l关系（RTlR）查询，其目的是找到l个以前存在的关系，但后来被陌生化，重新连接这些关系将最大限度地提高预期的利益，受影响的用户在未来一段时间内由给定的组。我们证明了RTIR问题是NP困难的。提出了一种有效的贪心算法来回答RTIR查询，并结合影响估计技术和精心选择的链接预测方法来预测近期的网络结构。我们还设计了一个修剪方法，以减少不必要的探测候选边缘。此外，一个精心设计的顺序为基础的算法，提出了加速RTIR查询。最后，我们在真实世界的数据集上进行了大量的实验，以证明我们提出的方法的有效性和效率。
2022-05-11 cs.DB cs.SI
Recommending Influenceable Targets based on Influence Propagation through Activity Behaviors in Online Social Media
Amity Institute of Information Technology (AIIT), Amity University（阿米蒂信息技术学院（AIIT），阿米蒂大学）
在线社交媒体（OSM）是一个平台，通过它，用户通过消息传递，发布，反应，标记和分享不同的内容以及其他社交活动将自己呈现给连接的世界。如今，它对行业，商业和社会的各个方面以及用户生活产生了巨大的影响。在OSN平台中，接触目标用户是大多数企业和其他组织的主要关注点之一。识别和推荐有影响力的目标有助于高效和有效地吸引适当的受众。在本文中，一个有效的模型已被讨论在自我中心的OSN，结合一个有效的影响力测量推荐系统，以产生一个列表中的所有连接的网络成员中的任何特定的社交网络用户的最具影响力的目标用户。首先，基于所有活动更新了交互网络成员的列表。基于情感类型的特定影响力类别，推荐具有最相似活动的交互网络成员。之后，通过分析这些更新的交互网络成员列表中的最有影响力的网络成员的活动内容相对于主用户的活动内容的相似性和频率，在所需数量的基础上，以适当的排名来识别这些最有影响力的网络成员。通过这两个连续的阶段，主要用户的顶级影响力目标的有效列表已经从任何社交网络的自我中心观点中区分出来。
2020-06-04 cs.IR cs.LG cs.SI
How a user's personality influences content engagement in social media
社交媒体为人们提供了一个分享他们认为重要，有趣或值得注意的内容的机会。没有一个单一的内容会吸引所有的用户，但是用户之间是否存在系统性的差异，可以帮助我们更好地理解信息传播？我们进行了一项实验，探索在灾难场景中社交媒体的使用，结合脑电图（EEG），个性调查和分享社交媒体的提示，我们展示了个性如何不仅驱动与社交媒体互动的意愿，还有助于确定用户认为哪种类型的内容引人注目。正如预期的那样，外向的人更有可能分享内容。相比之下，我们的一个核心结果是，抑郁人格的人最有可能分享信息内容，如新闻或警报。因为朋友之间的性格和情绪通常会通过同质性高度相关，我们的结果可能是理解社会传染的重要因素。
2016-09-01 cs.HC cs.SI
A Fast Algorithm for Ranking Users by their Influence in Online Social Platforms
衡量用户在社交网络中的影响力是众多应用的关键。最近提出的一个影响力度量，被称为$ψ$ -分数，允许超越传统的中心性度量，它只评估结构图的重要性，通过进一步纳入丰富的信息提供的张贴和重新张贴活动的用户。事实上，$ψ$分数被示出为针对非同质节点活动来概括PageRank。尽管其重要性，但它对大型数据集的扩展性很差;对于$N$用户的网络，它需要求解大小为$N$的$N$线性方程组。为了解决这个问题，这项工作介绍了一种新的可扩展算法的快速近似的$ψ$分数，命名为\textit{Power} - $ψ$。所提出的算法是基于一个新的方程，表明它足以解决一个系统的方程的大小$N$计算的$ψ$分数。然后，我们的算法利用这样一个系统可以递归地和分布式地近似于任何期望的误差的事实。这允许$ψ$ -score（总结节点的结构和行为信息）与PageRank一样快地运行。我们验证了所提出的算法的有效性，我们发布作为一个开源的Python库，在几个现实世界的数据集。
2022-10-20 cs.NI cs.SI
ALETHEIA: Combating Social Media Influence Campaigns with Graph Neural Networks
George Washington University（乔治华盛顿大学）
ALETHEIA利用图神经网络检测和预测社交媒体中的恶意账户行为，提升影响活动的识别与防御能力。
2025-12-24 cs.CY cs.SI
Predicting Users' Value Changes by the Friends' Influence from Social Media Usage
United International University（联合国际大学）；American International University Bangladesh（孟加拉美国国际大学）；Military Institute of Science and Technology（军事科学技术研究所）；Edith Cowan University（伊迪斯科文大学）
基本人类价值观代表了一系列价值观，如安全，独立，成功，善良和快乐，我们认为这些对我们的生活很重要。我们每个人都持有不同的价值观，具有不同程度的重要性。现有的研究表明，一个人的价值观可以从他们的社交网络使用情况中识别出来。然而，一个人的价值优先可能会随着时间的推移而改变，这是由于不同的因素，如生活经历，影响，社会结构和技术。现有的研究没有对用户价值的变化进行任何分析，群体说服，形成社会媒体的使用。在我们的研究中，首先，我们通过社交媒体使用的朋友的影响来预测用户的价值得分。我们提出了一个基于有限信心模型（Bounded Confidence Model，简称BCI）的价值动态模型，该模型来自Facebook中275个不同的自我网络，预测社会影响力如何说服一个人随着时间的推移改变他们的价值。然后，为了更好地预测，我们使用基于粒子群优化的超参数调整技术。我们观察到，这些优化的超参数产生准确的未来价值分数。我们还使用不同的基于机器学习的方法运行我们的方法，并发现支持向量回归（SVR）优于其他回归模型。通过使用SVR的最佳超参数的ESTA模型，我们发现最低的均方误差（MSE）得分0.00347。
2021-09-12 cs.LG cs.SI
Multiple spreaders affect the indirect influence on Twitter
大多数关于社会影响力的研究都集中在直接影响力上，而另一个有趣的问题是，在网络中没有直接联系的两个用户之间是否存在间接影响力，以及是什么影响了这种影响力。此外，\emph{complex contagion}理论告诉我们，更多的传播者会增强两个用户之间的间接影响。我们观察到的间接影响的强度，传播的$n$平行的传播者和量化的转发概率在Twitter上，表明复杂的传染是全球性的，但违反了局部。换句话说，转发概率随着一些局部下降而非单调地增加。
2012-03-09 cs.SI physics.soc-ph
Dynamic Multi-Relational Chinese Restaurant Process for Analyzing Influences on Users in Social Media
IBM Research - India（IBM印度研究院）；Indian Institute of Science（印度科学学院）
我们研究的问题，分析各种因素的影响，影响个人在社交媒体上发布的消息的影响。这个问题具有挑战性，因为通过社交媒体网络传播的各种类型的影响同时作用于任何用户。此外，影响因素的主题组成和用户对这些影响的敏感性随着时间的推移而变化。这个问题以前没有研究过，现成的模型不适合这个目的。为了捕捉这些各种因素的复杂的相互作用，我们提出了一个新的非参数模型称为动态多关系中餐馆过程。这考虑了用户网络的数据生成，并且还允许参数随时间推移而演变。为这个模型设计适合大规模社交媒体数据的推理算法是另一个挑战。为此，我们提出了一个可扩展的和多线程的推理算法的基础上在线吉布斯抽样。对大规模Twitter和Facebook数据的广泛评估表明，提取的主题在应用于作者身份和评论预测时优于最先进的基线。更重要的是，我们的模型对主题趋势和用户个性趋势产生了有价值的见解，超出了现有方法的能力。
2012-05-07 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
