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Predicting information diffusion via matrix factorization based model

机译:基于矩阵分解模型预测信息扩散

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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:现有信息扩散模型通常基于基础网络模拟扩散过程,而现实世界中的扩散网络比底层网络更复杂。 在本文中,我们提出了一种基于矩阵分解的预测模型(MFPM),直接模拟我们在未来观察到的扩散过程和预测信息扩散状态。 真实世界数据集的实验表明,我们的模型优于信息扩散预测任务的最先进的信息扩散模型。

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