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J-GLOBAL ID：202202211933942105   整理番号：22A0776768

マスタ方程式によるツイッターハッシュタグの人気性のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling the popularity of twitter hashtags with master equations

著者 (3件)： Fontanelli Oscar (Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades, UNAM, Mexico City, Mexico) ,  Hernandez Demian (Facultad de Ciencias, UNAM, Mexico City, Mexico) ,  Mansilla Ricardo (Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades, UNAM, Mexico City, Mexico)
資料名： Social Network Analysis and Mining  (Social Network Analysis and Mining)
巻： 12  号： 1  ページ： 29  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4952A  ISSN： 1869-5469  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,マスター方程式に基づく簡単な数学モデルを導入し,Twitterソーシャルネットワーク上のハッシュタグの人気の時間発展を記述した。特に,あるハッシュタグが時間関数としてユーザの適時性に現れる時間の合計数をモデル化する。著者らのモデルは,2種類の成分,すなわち,ハッシュタグの外部人気のような外部因子と同様にネットワーク(度分布)の内部である。マスタ方程式から,平均および分散に対する明示的解を得ることができ,信頼領域を構築することができた。ハッシュタグの人気をモデル化するためのガンマカーネル関数を提案し,それは非常に簡単で,妥当な結果をもたらす。公開APIを通して得られた実際のTwitterデータと対比して,このモデルの妥当性を検証した。著者らの知見は,比較的単純な半決定論的モデルが,多様なケースに対してこの非常に複雑な現象の本質を捉えることができることを確認した。このモデルを,特定のハッシュタグがTwitterユーザによって見られ,内部および外部成分の両方を考慮して,その焦点において,他の既存のモデルと区別した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *マスタ方程式 ,  ネットワーク ,  数学モデル ,  *標識 ,  時間発展 ,  *Web【情報システム】
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  *ツイッター ,  決定論的モデル ,  適時性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ソーシャルネットワークモデリング ,  ハッシュタグ伝搬 ,  マスタ方程式

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： マスタ方程式 ,  モデリング