Modeling Diffusion in Social Networks Using Network Properties[Luu, ICWSM'12]のざっくりメモ

今日の夜、こんな論文があると教えてもらって見た論文。概要と1節と実験と結論しか読んでいない段階なので、詳細はまた後日。
1960年代のBass modelというのをベースに、ネットワークの次数分布を取り入れたモデルを提案しているっぽい。Bass modelはかなりシンプルで、影響を受ける人数は集団内で既に影響を受けていう人の数と、外部からの影響で決まるというもの。ソーシャルネットワークの次数分布がベキ則分布であるとはよく言われるところであって、今回のモデルではベキ則分布と形が似ている指数分布の2つを次数分布として採用している。あと、ネットワーク構造を詳細に捉えて情報の広がりをモデル化する事をmicro-levelと呼び、逆にネットワーク構造は見ずに、集団として情報がどういう影響で広がるかをモデル化するのをmacro-levelと呼んでいるようである。なので、Bass modelや今回の提案モデルは、macro-levelということになる。
実験では、時間ごとの影響を受けてる人の割合の回帰モデルのフィッティングの良さを、Bass modelと提案モデルで比較していて、いろんなパラメータ設定の下で、提案モデルの方が良いと示している。実データは、bookreadという本の共有推薦サイトのデータを使っていて、そのデータでも提案モデルのフィッティングが良いと言っている。

まだ良くわかってない点

• 次数分布を入れるというのは、想像するに、集団内部の影響の受け方がベキ則や指数分布から確率的に決まるという意味だろうけれど、中身を読んでないからこれで合ってるか分からない
• 上に関連して、時数分布が段階的に変わるモデルも提案してるようだけど、変わるとしても徐々にだろうしその辺はどうするのか。

ちなみに、今回はiPadで論文読んで、ipadでブログを書いてみたけど、アプリを行ったり来たりするのも面倒だし、書くのも面倒だし、いい事あんまりない。