Détection de sources de diffusion par apprentissage de représentations distribuées
Récemment, divers travaux se sont intéressés à la détection de source de diffusion dans les réseaux sociaux : il s’agit de déterminer l’utilisateur à partir duquel une information propagée a initialement été émise. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour la détection de source de...
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| Những tác giả chính: | , , |
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| Định dạng: | Article ou chapitre numérique |
| Ngôn ngữ: | Français |
| Được phát hành: |
2019
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| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Tóm tắt: | Récemment, divers travaux se sont intéressés à la détection de source de diffusion dans les réseaux sociaux : il s’agit de déterminer l’utilisateur à partir duquel une information propagée a initialement été émise. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour la détection de source de diffusion, basée sur des techniques d’apprentissage de représentation. Plutôt que de s’appuyer sur un modèle de diffusion appris a priori pour estimer la source des diffusions observées, l’idée est de projeter les utilisateurs du réseau dans un espace de représentation, dans lequel la source de diffusion peut être efficacement extraite en fonction des positions relatives des utilisateurs infectés par l’information propagée. Cela permet d’établir un modèle de prédiction bien moins sensible au bruit et à l’incomplétude des données que les modèles existants, pour un temps de calcul bien plus faible en prédiction. Le modèle proposé a en effet démontré de bonnes performances sur divers jeux de données réels et artificiels. |
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