Аннотация. Распространение информации-это фундаментальный процесс, происходящий в сети Интернет. Ежедневно мы можем наблюдать публикацию различной информации и ее дальнейшее распространение через новостные агентства и сообщения обычных пользователей. И хотя сам процесс можно наблюдать явно, определить отдельные пути передачи очень сложно. Проникновение глобальной информационной среды во все сферы жизни человечества радикально меняет скорость и пути распространения информации. В этом обзоре мы исследуем модели распространения информационных потоков в сети Интернет, разделяя их на две группы: объяснительные, предполагающие наличие сети влияния между информационными узлами, и предсказательные, ставящие своей задачей изучение распространения отдельных частей информации. Несмотря на всю сложность, изучение глубинных свойств распространения информации необходимо для понимания общих процессов, происходящих в современном информационном обществе.
Millions of news are distributed online every day. Tools for predicting the popularity of news stories are useful to ordinary people to discover important information before it becomes generally known. Also, such methods can be used to increase the effectiveness of advertising campaigns or to prevent the spread of fake news. One of the important features for predicting information spread is the structure of the influence graph. However, this feature is usually not available for news, because authors rarely post explicit links to information sources. We propose a method for predicting the most popular news in the information flow, which solves this problem by constructing a latent graph of influence. Computational experiments with two different datasets have confirmed that our model improves the precision and recall of forecasting the popularity of news stories.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.