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Predicting information diffusion via matrix factorization based model

机译:通过基于矩阵分解的模型预测信息扩散

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摘要

Existing information diffusion models usually model the diffusion process based on the underlying networks, while the diffusion networks in real world are more complex than that of the underlying networks. In this paper, we propose a matrix factorization based predictive model (MFPM) to directly model the diffusion process we had observed and predict the information diffusion states in the future. Experiments on real world datasets suggest that our model outperforms the state-of-the-art information diffusion models for information diffusion prediction tasks.
机译:现有的信息扩散模型通常基于基础网络对扩散过程进行建模,而现实世界中的扩散网络要比基础网络更为复杂。在本文中,我们提出了一种基于矩阵分解的预测模型(MFPM),以直接对我们观察到的扩散过程进行建模,并预测未来的信息扩散状态。在现实世界数据集上的实验表明,我们的模型优于用于信息扩散预测任务的最新信息扩散模型。

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