Finding Top-r Influential Communities under Aggregation Functions
社区搜索是在图中寻找满足某些拓扑约束的内聚和连通子图的问题，例如，度约束。现有的研究大多只关注网络的拓扑结构，而忽略了节点对网络社区的影响。为了解决这个问题，有影响力的社区搜索进一步提出了包括节点的影响力。在有影响力社区搜索问题中，每个节点都有一个权重，即影响力值，来表示其网络影响力。社区的影响力值由聚合函数产生，例如，max、min、avg和sum，对同一社区中的节点的影响值。有影响力社区搜索问题的目标是在满足拓扑约束的情况下找到具有最高影响力值的前r个社区。现有的有影响力的社区搜索的研究有几个局限性：（i）他们只专注于简单的聚合功能，如min，这可能达不到某些要求，在许多现实世界的情况下，（ii）他们对社区的大小没有限制，而大多数现实世界的情况下。这促使我们进行一项新的研究来填补这一空白。我们考虑的问题，确定顶R有影响力的社区，有/没有大小的限制，同时使用更复杂的聚合函数，如总和或平均值。我们给出了一个理论分析，证明了困难的问题，并提出了高效和有效的启发式解决方案，我们的topr有影响力的社区搜索问题。在真实大图上的大量实验表明，我们提出的解决方案比基线解决方案更有效。
2022-07-03 cs.DB cs.SI
Identify Influential Nodes in Online Social Network for Brand Communication
近年来，在线社交网络变得非常流行，这促使越来越多的公司通过社交媒体推广他们的品牌和产品。提出了一种识别在线社会网络中品牌传播影响力节点的方法。我们首先构建一个加权网络模型的用户和他们的关系提取的品牌相关的内容。我们从网络结构和品牌参与度两个方面对社区中节点的个体价值进行了定量度量。然后提出了一种从虚拟品牌社区中识别有影响力节点的算法。该算法通过节点的个体值以及其周围节点的个体值来评估节点的重要性。我们提取和构建一个虚拟的品牌社区，为一个特定的品牌从现实生活中的在线社交网络作为数据集，并实证评估所提出的方法。实验结果表明，该方法能够识别在线社交网络中有影响力的节点。该方法可以得到更高的用户认证率和用户覆盖率。
2020-06-24 cs.SI
Identifying Influential Nodes Using Overlapping Modularity Vitality
发现网络中有影响力的节点对控制网络中的扩散现象至关重要。在最近的作品中，有一个越来越多的趋势，调查社区结构的作用，以解决这个问题。到目前为止，绝大多数所谓的社区意识的中心性措施依赖于非重叠的社区结构。然而，在诸如社交网络的许多现实世界网络中，社区重叠。换句话说，一个节点可以属于多个社区。为了克服这一缺陷，我们提出并研究了“重叠模块活力”中心性度量。这种扩展的“模块活力”量化社区结构强度的变化时，删除一个节点。它允许基于节点对网络的重叠模块化的贡献将节点识别为集线器或桥接器。一个比较分析，其非重叠版本使用易感-感染-传播（SIR）流行病扩散模型已进行了一组六个现实世界的网络。总体而言，重叠模块化活力优于其替代品。这些结果说明了将知识的重叠社区结构，以有效地识别有影响力的节点的重要性。此外，可以使用多个排名策略，因为这两个措施是有符号的。结果表明，选择具有最大正值或最大绝对中心度值的节点比选择具有最大负值的节点更能有效地传播疫情。
2022-01-30 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
Reverse Influential Community Search Over Social Networks (Technical Report)
针对现有影响力社区搜索未考虑特定目标群体的不足，提出TopM-RICS问题及其变体TopM-R2ICS，通过设计剪枝策略与索引机制，高效检索满足结构与关键词约束且对目标社区影响力最大的种子社区。
2024-07-30 cs.DB cs.SI
Analyzing Community-aware Centrality Measures Using The Linear Threshold Model
瞄准复杂网络中有影响力的节点可以加强或阻止谣言，流行病和停电。由于社区在现实世界的网络中很普遍，社区感知的中心性度量利用这些信息来定位有影响力的节点。研究表明，它们与对社区结构不可知的经典措施相比毫不逊色。虽然扩散过程是最重要的，以前的研究主要考虑著名的易感-感染-传播（SIR）的流行病传播模型。这项工作调查的一致性，以前的分析使用流行的线性阈值（LT）传播模型，在我们的现实生活中，许多传播过程的特点。我们对13个真实网络中7个有影响力的社区感知中心性指标进行了比较分析。总体而言，结果表明，社区为基础的调解人，通信中心性和模块化的活力优于其他措施。此外，社区调解员在预算紧张的情况下更有效（即，初始激活节点的一小部分），而通信中心性和模块化活力在初始激活节点的中到高部分的情况下表现更好。
2022-01-30 cs.SI
Identifying Influential Nodes in Bipartite Networks Using the Clustering Coefficient
复杂网络中影响节点的识别是一个非常具有挑战性的问题。如果网络具有社区结构，则中心性度量可能无法识别完整的有影响力的节点集，因为网络的集线器和其他中心节点可能仅位于一个社区内。在这里，我们定义了一个二分聚类系数，通过考虑不同结构的集群，可以找到跨社区的重要节点。
2015-03-20 cs.SI physics.soc-ph
Identifying Influential Spreaders of Epidemics on Community Networks
一个有效的战略，以确定有影响力的传播者，可用于控制人口中的流行病将是相当重要的。一般来说，种群的特征在于它的社区结构和社区上的节点之间的弱联系的异质分布。在这里提出了一个社区网络的战略，能够确定有影响力的传播者，加速疾病的传播。在这种策略中，有影响力的传播者作为目标节点。这是基于这样的想法，即在k壳分解中，弱关系和强关系被分开处理。将该策略应用于由在线社交网络构建的经验网络，结果表明该策略比其他策略更准确。它的有效性源于邻居之间的连接模式，并成功地确定了重要的节点。此外，即使网络结构存在错误，该策略的性能也保持稳健。
2016-01-28 cs.SI physics.soc-ph stat.ME
How Correlated are Community-aware and Classical Centrality Measures in Complex Networks?
与经典的中心性度量不同，最近发展起来的社区感知中心性度量使用网络的社区结构来识别复杂网络中有影响力的节点。本文研究了它们之间的关系，一组来自不同领域的50个真实世界的网络。结果表明，经典和社区意识的中心性措施一般表现出低到中等的相关值。这些结果在网络上是一致的。传递性和有效性是最有影响力的宏观网络特征驱动的经典和社区意识的中心性措施之间的相关性变化。此外，混合参数，模块化，和最大ODF的主要介观拓扑性质发挥最实质性的影响。
2022-01-30 cs.SI
An Optimal and Progressive Approach to Online Search of Top-k Influential Communities
大型图上的社区搜索是图分析中的一个基本问题。最近的研究提出计算top-k有影响力的社区，其中每个报告的社区不仅是一个有凝聚力的子图，而且具有高的影响力值。现有的top-k有影响力社区搜索算法可以分为基于索引的算法和无索引的在线搜索算法。基于索引的算法，虽然是非常有效的进行社区搜索，需要预先计算一个特殊用途的索引，只工作于一个内置的顶点权重向量。在本文中，我们研究了在线搜索方法，并提出了一个实例优化算法LocalSearch的时间复杂度是线性比例的最小子图的大小，一个正确的算法需要访问没有索引。此外，我们还提出了技术，使LocalSearch逐步计算和报告的社区在减少影响值的顺序，这样k不需要指定。此外，我们将我们的框架扩展到top-k有影响力的社区搜索其他凝聚力措施的一般情况下。大量的实证研究表明，我们的算法优于现有的在线搜索算法的几个数量级。
2017-12-13 cs.DB cs.SI
Walking Through Twitter: Sampling a Language-Based Follow Network of Influential Twitter Accounts
Twitter通过公开访问、免费的标准API不断加强对其数据的访问。这尤其适用于网络。有鉴于此，我们成功地修改了网络采样方法，使其能够与Twitter标准API有效地配合使用，以便检索基于语言的Twitter关注网络中最核心和最有影响力的帐户：德国Twittersphere。我们提供的证据表明，该方法能够近似一组前1%至10%的有影响力的帐户在德国的Twitter领域的活动，追随者数量，覆盖面和范围。此外，我们展示了这些数据的有用性，提出的第一个概述的主题社区内的德国Twitter和他们的网络结构。所提出的数据采掘方法开辟了进一步的查询途径，如收集和比较的语言为基础的Twittersphere以外的德国，它的进一步发展，围绕某些主题或帐户的兴趣，并将其应用到其他在线社交网络和平台，如议程设置和意见领袖的概念。
2020-12-04 cs.SI
Centrality Measures for Networks with Community Structure
在大型网络中，了解网络结构，找出有影响力的节点是一个具有挑战性的问题。识别网络中最有影响力的节点在许多应用中可能是有用的，例如在流行病传播的情况下，在复杂网络的故意攻击期间对节点进行免疫。大量的研究是为了设计中心性的措施，可以有效地识别网络中最有影响力的节点。有两种主要的方法来解决这个问题：一方面，确定性策略，利用整个网络拓扑的知识，以找到有影响力的节点，而另一方面，随机策略是完全不可知的网络结构。中心性的措施，可以处理有限的知识的网络结构是必需的。事实上，在实践中，关于整个网络的全球结构的信息很少或难以获得。即使可用，网络的结构也可能太大，以至于计算全局中心性度量的计算成本太高。为此，提出了一个中心性的措施，只需要在社区一级的信息，以确定网络中的有影响力的节点。事实上，大多数现实世界的网络都表现出一种社区结构，可以有效地利用这种结构来发现有影响力的节点。我们进行了一个比较评估，突出的全球确定性的战略，以及随机策略与现有的和建议的确定性的社区为基础的战略。通过在具有社区结构的合成网络和真实网络上进行实验，评估了所提出方法的有效性。
2016-01-26 cs.SI physics.soc-ph
Top-L Most Influential Community Detection Over Social Networks (Technical Report)
本文提出 TopL-ICDE 问题，利用索引与剪枝高效检索高内聚、含关键词且影响力最大的前 L 个社区，并研究 NP-hard 的多样化 DTopL-ICDE 变体。
2024-03-01 cs.DB cs.SI
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
Finding Influential Users in Social Media Using Association Rule Learning
有影响力的用户在在线社交网络中扮演着重要的角色，因为用户往往会对彼此产生影响。因此，拟议的工作分析用户和他们的行为，以确定有影响力的用户和预测用户的参与。通常，社交媒体网站的成功取决于参与用户的活动水平。对于在线社交网站和个人用户来说，了解一个话题是否有趣是很有意义的。在这篇文章中，我们提出了关联学习来检测用户之间的关系。为了验证这一发现，我们进行了几个基于社会网络分析的实验，将从关联规则学习中识别出的最有影响力的用户与度中心性和页面排名中心性的结果进行了比较。结果清楚地表明，它是可能的，以确定最有影响力的用户使用关联规则学习。此外，结果还表明，与最先进的方法相比，执行时间更短。
2016-05-10 cs.SI
Leveraging Conversation Structure on Social Media to Identify Potentially Influential Users
Datamantix S.r.l.（Datamantix 有限责任公司）
社交网络有一个社区提供反馈意见，允许识别意见领袖和用户的立场是不受欢迎的。其他平台不支持此类工具。了解社区对发布内容的反应是一个重要的问题。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，使用抽象论证框架和机器学习来描述用户之间的交互。我们的实验提供的证据表明，建模与AAF原语的会话流可以支持识别的用户产生一致赞赏的内容，而不建模这样的内容。
2017-11-29 cs.AI cs.SI
Predicting the Popularity of Topics based on User Sentiment in Microblogging Websites
行为经济学告诉我们，情绪在个人行为和决策中起着重要作用。这是否也会影响社区的集体决策？在这里，我们调查是否社区情感能量的话题是相关的话题的传播流行度。为了计算主题的社区情感能量，我们首先根据用户最近的推文来分析用户对主题的关键短语的情感。然后基于马尔可夫随机场（MRF）模型和图熵模型计算社区中所有用户对该主题的总情感能量。在两个社区上的实验发现，社区情感能量与话题的真实传播热度之间存在线性相关关系。基于这一发现，我们提出了两个模型来预测话题的受欢迎程度。实验结果表明，这两个模型的有效性和情感有助于预测的主题流行度。实验还表明，社区情绪影响集体决策的传播或不在社区的主题。
2017-09-08 cs.SI
Influential Node Detection in Implicit Social Networks using Multi-task Gaussian Copula Models
Syracuse University（雪城大学）；Lawrence Livermore National Labs（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）；Intel Labs（英特尔实验室）
影响节点检测是社会网络分析的一个核心研究课题。许多现有方法依赖于网络结构完全已知\textit{a priori}的假设。然而，在许多应用中，网络结构无法解释潜在的信息扩散现象。针对网络结构知识不完全的信息扩散分析问题，提出了一种多任务低秩线性影响模型。通过利用传染病之间的关系，我们的方法可以同时预测每个传染病（或主题）的数量（即时间序列预测），并自动识别每个传染病最有影响力的节点。使用合成数据和ISIS twitter数据集对所提出的模型进行了验证。除了显着提高量预测性能，我们表明，所提出的方法可以可靠地推断出最有影响力的用户特定的传染病。
2016-11-30 cs.LG cs.SI stat.ML
Estimating Community Feedback Effect on Topic Choice in Social Media with Predictive Modeling
社交媒体用户发布各种主题的内容。社交媒体的一个定义性特征是其他用户可以以评论、回复和转发的形式对其内容提供反馈（称为社区反馈）。我们假设收到的反馈量会影响社交媒体用户发布的主题的选择。然而，这是具有挑战性的，以测试这一假设的用户异质性和外部混杂因素复杂的测量反馈效果。在这里，我们用一种预测方法来研究这个假设，这种方法基于作者决定继续他们以前文章的主题的可解释模型。通过优化预测准确率，我们探索了混杂因素，包括作者的主题偏好和未观察到的外部因素，如新闻和社会事件。这种方法使我们能够识别哪些用户容易受到社区反馈的影响。总体而言，我们发现Reddit和Twitter上分别有33%和14%的活跃用户受到社区反馈的影响。该模型表明，这种反馈改变主题继续的概率高达14%，这取决于用户和反馈量。
2021-03-08 cs.SI
Non-overlapping community detection
社区检测问题的定义和特征的丰富性导致了令人印象深刻的文献。事实上，近年来已经引入了许多社区检测方法和调查。这里的目标是提出一个国家的最先进的最成熟的研究在这一领域。因此，我们将集中在非重叠社区发现与基本图形模型。在本章中，我们将概述最有影响力的社区发现方法，其中包括大多数主要方法和技术。还将特别重视社区评价。
2018-05-29 cs.SI
Cost-Effective Community-Hierarchy-Based Mutual Voting Approach for Influence Maximization in Complex Networks
本文提出Cost-Effective Community-Hierarchy-Based Mutual Voting方法，通过融合层次与社区结构信息度量节点重要性，并利用低计算成本互投机制优化种子节点选择，在10个数据集上平衡指数较次优方法最多提升9.29%。
2024-09-21 cs.IR cs.SI
A Framework for Detecting Event related Sentiments of a Community
Quaid-i-Azam University（真纳大学）
社交媒体彻底改变了人类的沟通和互动方式。由于它的简单和有效的媒介，人们共享和交换信息，对各种事件进行讨论，并表达他们的意见。为了有效地制定政策和了解社区对不同事件的反应，我们需要监测和分析社交媒体。在社交媒体中，有一些用户更有影响力，例如，一个著名的政治家可能比普通人更有影响力。这些有影响力的用户属于特定的社区。这项研究的主要目的是了解特定社区对各种事件的看法。为了检测基于事件的情感的社区，我们提出了一个通用的框架。我们的框架识别了twitter上特定社区的用户。在识别出社区的用户之后，我们获取他们的推文并识别属于特定事件的推文。基于事件的推文被预处理。然后分析预处理的推文，以检测社区对特定事件的情绪。定性和定量评价证实了我们提出的框架的有效性和实用性。
2019-04-25 cs.CL cs.SI
Comparing Community-aware Centrality Measures in Online Social Networks
识别关键节点对于加速或阻止网络中的动态传播至关重要。社区感知的中心性措施通过利用网络的社区结构来解决这个问题。虽然设计新的社区意识中心措施的趋势日益明显，但对拟议措施的有效性没有进行系统的调查。本研究进行了广泛的比较评估突出的社区意识的中心性措施，使用易感-感染-传播（SIR）模型在现实世界的在线社交网络。总体而言，结果表明，K壳与社区和社区为基础的中心性措施是最准确的识别有影响力的节点下，一个单一的传播问题。此外，流行病传播率对社区感知中心性指标的行为没有显著影响。
2022-01-30 cs.SI
Centrality in Modular Networks
由于网络的广泛应用，如加速信息扩散或阻止病毒传播，识别网络中的有影响力的节点是一个基本问题。多年来，出现了许多基于网络拓扑结构的度量方法来识别有影响力的节点，如介数、接近度和特征值中心性。然而，尽管大多数现实世界的网络都是模块化的，但很少有措施利用这一特性。最近的工作表明，它对网络上的动力学有显着的影响。在模块化网络中，节点有两种类型的影响力：通过其社区内链接的局部影响力（对其社区的节点）和通过其社区间链接的全局影响力（对其他社区中的节点）。根据社区结构的强度，这两个组成部分或多或少都有影响力。基于这一思想，我们提出了扩展所有的标准中心性措施定义的网络没有社区结构的模块化网络。所谓的“模块中心性”是一个二维的向量。它的第一个组件量化了节点在其社区中的局部影响力，而第二个组件量化了其对网络其他社区的全球影响力。为了说明模块中心性扩展的有效性，与标量对应的传染病过程设置进行比较。模拟结果使用易感-感染-被感染（SIR）模型的合成网络与控制的社区结构，可以得到一个清晰的想法社区结构的强度和主要类型的影响（全球/本地）之间的关系。此外，在真实网络上的实验证明了这种方法的优点。
2018-10-12 cs.SI physics.soc-ph
Community Specific Temporal Topic Discovery from Social Media
研究社交媒体中话题的时间动态对理解在线用户行为非常有用。关于这一主题的现有工作大多数通常监测全球趋势，而忽略了社区之间的差异。由于来自不同社区的用户往往具有不同的品味和兴趣，因此捕获社区级别的时间变化可以改善对社交内容的理解和管理。此外，它还可以进一步促进社区发现，时间预测和在线营销等应用。然而，由于社区和主题之间复杂的相互作用以及难以处理的计算复杂性，这种抽取变得具有挑战性。本文针对社区级主题动态抽取问题，提出了一种统一的解决方案。提出了一个概率模型CosTot（Community Specific Topics-over-Time），用于发现隐藏的主题和社区，并捕捉社区特定的时间动态。具体而言，CosTot同时考虑文本，时间和网络信息，并很好地发现社区和主题之间的互动随着时间的推移。然后，我们讨论了近似推理实现，使模型参数的可扩展计算，特别是对于大型社会数据。在此基础上，研究了应用层对多尺度时态分析和社区探索的支持。在一个真实的微博数据集上进行了大量的实验研究，验证了该模型在时间戳预测、链接预测和主题混淆等任务上的优越性。
2013-12-03 cs.SI physics.soc-ph
CSBA-Net: Learning Cross-Scale Structural Dependencies for Influential Node Identification in Complex Networks
LIRE Laboratory of Constantine 2, University of Mila（米拉大学 LIRE 实验室）；LISI laboratory of Mila, University of Mila（米拉大学 LISI 实验室）
该研究提出CSBA-Net跨尺度结构双向门控循环单元注意力网络，结合多尺度结构表示与特定神经网络架构，在24个真实及12个人工网络上的实验表明其有影响力节点排序性能优于多种基线方法。
2026-10-13 cs.SI
Modeling community structure and topics in dynamic text networks
在过去的十年中，动态网络建模和主题建模都取得了很大的进展。本文借鉴这两个领域创建一个贝叶斯方法，允许主题发现通知潜在的网络模型和网络结构，以促进主题识别。我们将这种方法应用于2012年467个顶级政治博客。我们的研究结果发现复杂的社区结构，在这组博客，社区成员强烈依赖于一套主题的博客作者感兴趣。
2018-08-23 cs.SI physics.soc-ph stat.ML
Identifying influential nodes in complex networks: Effective distance gravity model
复杂网络中重要节点的识别是一个令人兴奋的增长领域，由于其在疾病控制，社区发现，数据采掘，网络系统控制等各个学科的应用，仅举几例。迄今为止，已经提出了许多措施，这些措施要么是基于节点的局部性，要么是基于网络的全局性。这些度量通常使用基于传统欧氏距离概念的距离，只关注节点之间的局部静态地理距离，而忽略了现实网络中节点之间的交互。然而，为了识别有影响的节点，应该考虑各种因素，例如度、边、方向和权重。一些基于证据理论的方法也被提出。本文提出了一种新颖的基于信息融合和多级处理的有效距离引力模型来识别影响节点。该方法能够综合考虑复杂网络的全局和局部信息，并利用有效距离代替欧氏距离。这使得我们能够充分考虑真实网络的复杂拓扑结构，以及节点之间的动态交互信息。为了验证我们所提出的方法的有效性，我们利用易感感染（SI）模型进行了各种模拟8个不同的现实世界的网络，使用现有的六个众所周知的方法。实验结果表明了该方法的合理性和有效性。
2020-11-12 cs.SI
Comparative evaluation of community-aware centrality measures
在复杂网络中，有影响力的节点在促进或抑制传播现象方面起着关键作用。已经提出了许多中心性措施，用于根据节点的重要性对其进行识别和排名。经典的中心性度量依赖于节点的各种局部或全局属性。他们没有考虑网络社区结构。最近，越来越多的研究已经转向社区意识的中心性措施。事实上，它是绝大多数现实世界网络中普遍存在的功能。在文献中，重点是设计社区意识的中心措施。然而，到目前为止，还没有系统的评估其有效性。这项研究填补了这一空白。它允许回答社区意识的中心性措施，应在实际情况中使用。我们调查了七个有影响力的社区意识的中心性措施，在流行病传播过程的情况下，使用易感-感染-传播（SIR）模型在一组15个真实世界的网络。结果表明，一般来说，社区意识的中心性措施之间的相关性很低。此外，在多传播者问题中，当资源可用时，使用模块化活力瞄准遥远的枢纽更有效。然而，在资源有限的情况下，传播通过桥梁更好地扩展，特别是在具有中等或强社区结构的网络中。
2022-05-14 cs.CY cs.SI
Community-Detection via Hashtag-Graphs for Semi-Supervised NMF Topic Models
从大量非结构化文本文档中提取主题已成为当前NLP应用的中心任务，NMF，LDA及其推广等算法是当前最先进的。然而，特别是当涉及到短文本文档（如Tweets）时，由于文档特征矩阵的稀疏性，这些方法通常会导致不满意的结果。尽管，已经提出了几种方法来克服这种稀疏性，考虑到额外的信息，这些仅仅是集中在相似的文件和估计词同现的聚合。这最终完全忽略了这样一个事实，即通过应用常见的社区发现算法，实际上可以从所谓的哈希标签图中检索到许多主题信息。因此，本文概述了一种新的方法，如何集成主题标签图的主题结构的主题模型的估计，通过连接基于图的社区发现和半监督NMF。通过将这种方法应用于最近的流媒体Twitter数据，可以看出，这种过程实际上导致了更直观和更人性化的主题。
2021-11-17 cs.LG cs.SI
Community Detection with Metadata in a Network of Biographies of Western Art Painters
在这项工作中，我们看看西方艺术画家之间的影响结构，如他们在维基百科上的传记所揭示的。我们使用修改后的版本的模块化最大化与元数据检测到的艺术家划分为社区的基础上，他们所属的艺术流派和学校。然后，我们使用这个社区结构来讨论有影响力的艺术家如何超越自己的社区，并对他人产生持久的影响，提出修改标准的中心性措施。
2018-02-22 cs.SI physics.soc-ph
Longitudinal Analysis of Discussion Topics in an Online Breast Cancer Community using Convolutional Neural Networks
Columbia University（哥伦比亚大学）；King’s College London（伦敦国王学院）
识别在线健康社区（OHC）中的讨论主题对各种应用程序至关重要，但可能很困难，因为OHC内容的主题通常是异构的，并且依赖于域。在本文中，我们提供了一个多类模式，一个注释数据集，和监督分类器的基础上卷积神经网络（CNN）和其他模型的任务分类的讨论主题。我们将CNN分类器应用于最受欢迎的乳腺癌在线社区，并进行纵向分析，以显示整个成员参与过程中的主题分布和主题变化。我们的实验结果表明，CNN优于其他分类器在主题分类的任务，并可以检测到某些轨迹的主题变化。
2016-04-07 cs.CL cs.CY cs.SI
The role of hidden influentials in the diffusion of online information cascades
在多个社交网站、不同的活动模式和不同的用户-用户关系的多元化背景下，“信息级联”的概念几乎是明确的。尽管可以用不同的方式来定义这种信息级联，但重要的是要检查所观察到的一些模式是否是现代社交媒体上发生的各种传染过程所共有的。在这里，我们探讨一种类型的信息级联，即那些时间限制，相关的两种社会根源的话题在Twitter上。具体而言，我们表明，在这两种情况下，级联的大小分布以下的肥尾分布，并在级联是否达到系统范围内的比例主要是由所谓的隐藏的影响的存在。后者的节点不是枢纽，相反，往往充当信息传播的防火墙。我们的研究结果是很重要的，更好地了解复杂的传染病的动态，并从实际的一面，在病毒现象的有效传播者的识别。
2013-03-19 cs.SI physics.soc-ph
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
Topic Community Based Temporal Expertise for Question Routing
基于社区的问答网站中的问题路由旨在向最有可能提供“接受答案”的潜在用户推荐新发布的问题。大多数现有的方法基于用户过去的问答行为和新问题的内容来预测用户的专业知识。然而，这些方法在三个方面受到挑战：1）用户过去记录的稀疏性导致缺乏个性化推荐，有时不匹配用户的兴趣或领域专业知识，2）基于所有问题和答案内容的建模使得周期性更新在计算上昂贵，以及3）尽管CQA站点是高度动态的，但它们大多被认为是静态的。本文提出了一种新的QR方法，解决了上述挑战。它基于用户在主题社区上的活动的动态建模。在三个真实数据集上的实验结果表明，该模型的性能明显优于竞争基准模型
2022-07-05 cs.IR cs.SI
Maximising Influence Spread in Complex Networks by Utilising Community-based Driver Nodes as Seeds
在复杂网络中寻找一小部分有影响力的节点以最大化影响力传播是一个活跃的研究领域。过去已经提出了不同的方法来识别一组种子节点，这些节点可以帮助实现网络中影响力的更快传播。结合网络控制领域的驱动节点选择方法，采用分而治之的方法，利用社区结构指导从社区驱动节点中选择候选种子节点。使用社区中的驱动节点作为种子节点是一个相对较新的想法。我们确定了合成的社区（即，随机、小世界和无标度）网络以及22个真实世界的社交网络。来自这些社区的驱动程序节点然后根据一系列共同的中心性度量进行排名。我们比较了这些种子集的影响力传播能力的结果，在全球范围内选择驱动程序节点。我们表明，在合成和真实的网络中，利用社区结构增强了所产生的种子集的能力。
2022-12-22 cs.SI
Topical Community Detection in Event-based Social Network
基于事件的服务最近见证了快速增长，推动了人们探索和共享感兴趣信息的方式。它们承载着大量的用户活动，包括明确的RSVP，共享照片，评论和社交联系。利用这些活动来检测相似用户的社区是一个具有挑战性的问题。事实上，基于事件的社会网络（ESBN）中的社区是一组用户，他们不仅分享共同的事件和朋友，而且具有相似的主题兴趣。然而，这样的社区不能被大多数现有的方法，主要是利用网络中的链接分析检测。为了解决这个问题，需要利用共享对象的语义和结构属性，并生成重叠的社区，而不是不相交的社区。在本文中，我们建议利用用户的活动，围绕事件的目的是检测社区的主题聚类和链接分析，最大限度地提高了一种新形式的语义模块化。我们特别强调了在线和离线社交互动之间的差异，以及事件类别对检测社区的影响。在真实数据集上的实验结果表明，与现有的最先进的方法相比，我们的方法能够检测出语义上有意义的社区。
2018-03-12 cs.DS cs.SI
Graph-Community Detection for Cross-Document Topic Segment Relationship Identification
Instituto Superior Técnico（高等技术学院）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
在本文中，我们提出了一个图-社区发现的方法来识别跨文档的关系，在主题段的水平。给定一组相关文档，我们通过聚类具有相似内容（主题）的片段来自动找到这些关系。在这种情况下，我们研究了不同的权重机制如何影响发现的单词社区，涉及到不同的主题中发现的文件。最后，我们测试了不同的映射函数来分配主题段到单词社区，确定哪些主题段被认为是等价的。通过执行此任务，可以实现高效的多文档浏览，因为当用户在一个文档中找到相关内容时，我们可以提供对其他文档中类似主题的访问。我们在两个不同的场景中部署我们的方法。一个是教育场景，需要在学习材料之间找到对等关系;另一个是社会背景下的一系列对话，学生讨论常见的话题。结果表明，我们提出的方法更好地发现等价关系的学习材料的文件，并在社会语音领域，其中表现最好的方法是聚类技术，获得了接近的结果。
2016-06-13 cs.CL cs.IR cs.SI
On Accuracy of Community Structure Discovery Algorithms
复杂网络中的社区结构发现是一个非常具有挑战性的问题，它涉及到生物学、社会网络和物理学等多个学科。从各种方法中出现了许多算法已经提出来解决这个问题。然而，很少有人关注比较他们的效率在现实的模拟数据。为了更好地了解它们的相对性能，我们系统地评估了涵盖主要方法的11种算法。标准化互信息（NMI）度量用于评估从具有真实拓扑特性的受控人工网络中发现的社区结构的质量。结果表明，随着网络规模，社区内的平均比例社区间的链接是最有影响力的性能参数。总体而言，“Infomap”是领先的算法，其次是“Walktrap”，“SpinGlass”和“Louvain”，它们也实现了良好的一致性。
2011-12-18 cs.SI physics.soc-ph
A Weighted Similarity Metric for Community Detection in Sparse Data
本文针对高度稀疏短文本数据提出一种无需填补的加权相似性度量，结合共同属性存在、缺失及缺失模式三部分，并在洗发水品牌社区检测中验证其优于传统方法且具有稳健性。
2025-02-07 cs.SI stat.ME
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
Don't Be Greedy: Leveraging Community Structure to Find High Quality Seed Sets for Influence Maximization
我们考虑通过选择固定数量的初始种子来最大化社会网络中的影响力传播的问题-这是网络级联研究中的一个中心问题。关于这个问题的大多数现有工作，正式称为影响力最大化问题，是为子模块叶栅设计的。尽管经验证据表明，许多级联是非次模块化的，但很少有工作集中在非次模块化的影响力最大化。我们提出了一个新的启发式解决的影响力最大化问题，并通过模拟现实世界和合成网络，我们的算法输出更有影响力的种子集比国家的最先进的贪心算法在许多自然情况下，平均提高了7%的子模块级联，和55%的非子模块级联。我们的启发式使用动态规划方法的社会网络的层次分解，利用之间的关系的传播级联和社区结构的社交网络。我们验证了网络结构的重要性，通过显示层次分解的质量影响我们的算法输出的种子集的质量。我们还提出了“最坏情况”的理论结果证明，在某些设置中，我们的算法输出的种子集是一个因素的$Θ(\sqrt{n})$更有影响力的贪心算法，其中$n$是网络中的节点数。最后，我们将我们的算法推广到一个消息传递版本，可以用来找到种子集，至少有尽可能多的影响力的动态规划算法。
2016-09-21 cs.SI physics.soc-ph
On the Dynamics of Political Discussions on Instagram: A Network Perspective
Instagram越来越多地被用作信息来源，尤其是在年轻人中。因此，政治人物现在利用这个平台传播意见和政治议程。在这里，我们从网络的角度分析了Instagram上的在线讨论，特别是政治话题。具体来说，我们调查了共同评论者社区的出现，也就是说，经常通过评论相同帖子进行互动的用户群体，可能会推动正在进行的在线讨论。特别是，我们感兴趣的是显着的相互作用，即，共同评论者之间的互动比预期的更频繁，这是偶然的，也是独立的。与通常大量发生的偶然和偶然的共同互动不同，显着的共同互动是推动在线讨论并最终推动信息传播的关键因素。我们的研究基于对巴西和意大利主要选举的10周数据的分析，跟踪政治家和其他名人。我们提取和特征的共同评论者的社区的拓扑结构，社区成员进行的讨论的属性，以及一些社区属性，特别是社区成员和主题，如何随着时间的推移而演变。我们发现，讨论政治话题的社区往往比其他主题更投入辩论，他们写更长的评论，使用更多的表情符号，标签和负面词汇。此外，围绕政治讨论建立的社区往往更具活力，尽管顶级评论者仍然活跃，并随着时间的推移保持社区成员资格。此外，我们观察到，随着时间的推移，讨论的话题也有很大的多样性：有些话题只是暂时吸引注意力，而其他话题则围绕着更基本的政治讨论，随着时间的推移一直保持活跃。
2022-09-13 cs.SI
Network Inference from a Mixture of Diffusion Models for Fake News Mitigation
University of Southern California（南加州大学）
旨在欺骗人们、影响公众舆论和操纵社会结果的假新闻传播已成为社交媒体上的一个紧迫问题。此外，社交媒体上的信息共享促进了病毒式信息级联的传播。在这项工作中，我们专注于理解和利用虚假和合法内容的传播动态，以促进网络干预，缓解假新闻。我们分析了真实世界的Twitter数据集，包括虚假和真实的新闻级联，以了解关于虚假和真实内容的扩散动态和用户行为的差异。分析的基础上，我们建模的扩散作为一个混合物的独立级联模型（MIC）的参数$θ_T, θ_F$在社会网络图，并获得无监督推理技术的参数估计的扩散混合模型从观察到的，未标记的级联。使用推断的扩散动力学来识别在真实和虚假内容的传播中有影响的用户。识别出的有影响力的用户的特征揭示了为假新闻识别出的有影响力的用户与他们在假新闻级联中的相对出现之间的正相关性。识别出的有影响力的用户倾向于与病毒性信息级联更多的主题相关，而不是病毒性信息级联较少的主题;与真正的新闻有影响力的用户相比，识别出的假新闻有影响力的用户的直接追随者数量相对较少。节点和边缘的干预分析表明，推断的扩散动力学的能力，支持网络干预措施，以减轻。
2020-08-08 cs.LG cs.SI
Discovering Hidden Topical Hubs and Authorities in Online Social Networks
在在线社交网络中发现有影响力的用户是一个重要的问题，具有许多可能有用的应用。特别是，HITS和其他链接分析方法经常用于识别网络图和在线社交网络中的中心和权威用户。然而，这些作品在分析中没有考虑链接的主题方面。一个简单的方法来克服这一限制是首先应用主题模型来学习用户的主题，然后再应用HITS算法。在本文中，我们提出了一种新的主题模型称为枢纽和权威主题（HAT）模型结合这两个过程，以共同学习枢纽，权威和主题的兴趣。我们评估HAT对现有的几个国家的最先进的方法在两个方面：（i）建模的主题，和（ii）链接推荐。我们在Twitter和Instagram的两个真实世界的数据集上进行实验。我们的实验结果表明，HAT是国家的最先进的主题模型在学习主题，它优于国家的最先进的链接推荐任务。
2018-02-20 cs.IR cs.SI
Digital Persuasion: Understanding the Impact of Online Influencers on Public Opinion
IMT School for Advanced Studies Lucca（IMT卢卡高级研究学院）；Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院）；University of Salerno（萨勒诺大学）
本研究基于Friedkin-Johnsen模型提出框架，通过初始观点操纵实验识别社交网络中的有影响力用户，验证其对整体社区观点及多级邻居的显著影响。
2026-09-16 cs.LG cs.SI
Supply vs. Demand in Community-Based Fact-Checking on Social Media
JLU Giessen（吉森大学）
本文研究了社交媒体上事实核查的供需关系，发现请求多集中在高可见性内容，而事实核查分布更广，揭示了内容吸引力与事实核查获取之间的差距。
2026-02-05 cs.SI
An analysis of community structure in Brazilian political topic-based Twitter networks
Twitter等在线社交网络是就各种主题传播舆论的重要平台。通过分析用户在推特上的帖子，根据他们的意见分享对他们进行分类，可以帮助营销广告和政治活动专注于特定的用户组。基于社区发现的技术对于分类Twitter用户特别有用，因为它们不需要基于规则的方法或标记的数据来执行聚类任务。在本文中，我们构建了网络使用的数据，在巴西的政治讨论提取Twitter。我们发现：（i）这些网络遵循幂律分布，表明少数受欢迎的用户负责大部分的“提及”和“转发”;（ii）最受欢迎的推文是病毒式的，并在社区中传播，而大多数剩余的推文都被困在它们起源的社区中;以及（iii）与积极情绪相关的词语在与巴西总统选举相关的网络社区中占主导地位，并出现在病毒式推文中。
2019-06-14 cs.CY cs.SI
Joint Inference of User Community and Interest Patterns in Social Interaction Networks
在线社交媒体已经成为我们社交生活中不可或缺的一部分。分析社交媒体平台中的对话可以产生复杂的概率模型来理解社交互动网络。在本文中，我们提出了一种建模方法，通过共同推断用户社区和兴趣的基础上，社会媒体的互动网络特征。我们提出了几种模式推理模型：i）兴趣模式模型（IPM）捕捉人口水平的交互主题，ii）用户兴趣模式模型（UIPM）捕捉用户特定的交互主题，iii）社区兴趣模式模型（CIPM）捕捉社区结构和用户兴趣。我们在从普渡大学社区收集的Twitter数据上测试我们的方法。从我们的模型结果中，我们观察到与普渡大学社区内的两个大事件相关的互动主题和社区，即普渡大学捐赠日和参议员伯尼·桑德斯访问普渡大学作为2016年印第安纳州初选的一部分。基于用户交互构建社会交互网络说明了用户在各种感兴趣的主题上的交互的相似性，并指示了他们的社区归属感。我们观察到，这种网络的度分布遵循幂律，这表明网络中存在较少的节点，具有较高的交互水平，以及许多其他节点具有较少的交互。我们还讨论了这种网络作为一种有用的工具，有效地传播特定的信息，以目标受众对规划任何大型活动的应用，并演示了如何挑选出特定的节点在一个给定的社区运行网络算法。
2017-04-06 cs.SI physics.soc-ph
How individual behaviors drive inequality in online community sizes: an agent-based simulation
为什么在线社区的规模如此不平等？对这个问题的大多数答案都指向从物理学中得出的一般数学过程，如累积优势。这些解释几乎无法深入了解个人在加入和离开社区时所做的具体社会动态或决定。此外，累积优势方面的解释并不是来自研究个人行为的大量社会计算研究。我们的工作弥合了这一鸿沟，测试是否两个有影响力的社会机制，用来解释社区加入也可以解释社区规模的分布。使用基于代理的模拟，我们评估如何以及基于个人预期利益的社会曝光和决策的个人层面的过程再现经验的社区规模数据从Reddit。我们的模拟有助于社会计算理论提供的证据表明，这两个过程一起-但都不是单独-产生现实的社区规模分布。我们的研究结果也说明了基于代理的模拟在线社区研究人员的潜在价值，以评估和桥梁个人和群体层次的理论。
2020-06-04 cs.CY cs.SI
Topic segmentation via community detection in complex networks
Institute of Mathematics and Computer Sciences, University of São Paulo（圣保罗大学数学与计算机科学学院）；São Carlos Institute of Physics, University of São Paulo（圣保罗大学圣卡洛斯物理学院）
许多真实的系统都是根据网络概念建模的，书面文本是信息网络的一个特殊例子。近年来，使用网络方法来分析语言已经发现了一些有趣的发现，包括提出新的模型来解释基本普遍模式的出现。句法网络是书面语篇最普遍的网络模型之一，它具有无标度和小世界特性，但这种表征方式无法捕捉其他文本特征，如主题或主题的组织。在这种情况下，我们提出了一种新的网络表示，其主要目的是以一种简单的方式捕捉单词的语义关系。为了做到这一点，我们将所有在同一语义语境中共现的词联系起来，这是以三种方式定义的。我们表明，建议的表示有利于出现语义相关的词的社区，这个功能可以用来确定相关的主题。所提出的方法来检测主题被应用到部分选定的维基百科文章。我们发现，在一般情况下，我们的方法优于传统的词袋表示，这表明，一个高层次的文本表示可能是有用的，以研究文本的语义特征。
2015-12-04 cs.CL cs.SI
Expertise localization discovered through correlation of key term distribution and community detection in co-author networks
我们提出了一个高效和有效的自动方法来确定合作作者网络中发现的科学社区的研究重点。它利用数据库中的书目数据来形成网络，然后通过快速贪婪社区发现来识别网络中大型连接组件中的社区。文本分析技术被用来识别代表社区主题的社区特定的重要术语。为了大大减少计算时间，对网络中每份出版物的“主题”字段而不是其整个文本进行分析。使用这种文本分析方法需要一定程度的统计置信度，因此使用这种技术分析非常小的社区并不有效。我们发现一个最小的社区规模阈值8合著论文;低于这个值，社区的主题不能可靠地识别与此方法。此外，我们认为这项研究的影响，在合著网络的科学社区的形成所涉及的因素。
2014-07-14 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Community-based Immunization Strategies for Epidemic Control
了解流行病的动态，并找到有效的技术来控制它，是一个具有挑战性的问题。针对目标免疫策略已经做了大量的研究，利用各种全球网络拓扑属性。然而，在实践中，可能无法获得关于联络网络全球结构的信息。因此，需要能够处理网络结构的有限知识的免疫策略。在本文中，我们提出了有针对性的免疫策略，只需要在社区一级的信息。我们的调查结果的SIR流行病模型，使用一个现实的合成基准与控制的社区结构，表明社区结构起着重要的作用，在流行病的动力学。一个广泛的比较评价表明，拟议的战略是最有影响力的全球中心性的免疫战略，尽管它们使用的信息量有限的有效性。此外，它们优于其他局部策略，后者对网络结构不可知，并基于随机游走做出决策。
2014-11-23 cs.SI physics.soc-ph
Textual Analysis of Communications in COVID-19 Infected Community on Social Media
New York University（纽约大学）
在COVID-19疫情期间，人们开始在社交媒体上讨论与疫情相关的话题。在reddit子版块\textit{r/COVID19positive}上，人们讨论或分享了许多话题，包括检测结果呈阳性的人的经历、可能被感染的人的故事，以及有关大流行和疾病的问题。在这项研究中，我们试图从语言学的角度来理解Reddit上讨论的性质。我们发现，在三个不同类别的主题的语言特征（如心理，情感和推理）的差异。我们还使用SOTA预训练的语言模型将帖子分类为不同的类别。这种分类模型可以用于社交媒体上的流行病相关研究。
2021-05-03 cs.CL cs.SI
