Sie befinden Sich nicht im Netzwerk der Universität Paderborn. Der Zugriff auf elektronische Ressourcen ist gegebenenfalls nur via VPN oder Shibboleth (DFN-AAI) möglich. mehr Informationen...
Ergebnis 5 von 361
Applied sciences, 2020-12, Vol.10 (23), p.8394
2020
Volltextzugriff (PDF)

Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
Interaction Strength Analysis to Model Retweet Cascade Graphs
Ist Teil von
  • Applied sciences, 2020-12, Vol.10 (23), p.8394
Ort / Verlag
MDPI AG
Erscheinungsjahr
2020
Quelle
EZB Free E-Journals
Beschreibungen/Notizen
  • Tracking information diffusion is a non-trivial task and it has been widely studied across different domains and platforms. The advent of social media has led to even more challenges, given the higher speed of information propagation and the growing impact of social bots and anomalous accounts. Nevertheless, it is crucial to derive a trustworthy information diffusion graph that is capable of highlighting the importance of specific nodes in spreading the original message. The paper introduces the interaction strength, a novel metric to model retweet cascade graphs by exploring users’ interactions. Initial findings showed the soundness of the approaches based on this new metric with respect to the state-of-the-art model, and its ability to generate a denser graph, revealing crucial nodes that participated in the retweet propagation. Reliable retweet graph generation will enable a better understanding of the diffusion path of a specific tweet.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 2076-3417
eISSN: 2076-3417
DOI: 10.3390/app10238394
Titel-ID: cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_88e480b2e62c44269545e80aed6435e8

Weiterführende Literatur

Empfehlungen zum selben Thema automatisch vorgeschlagen von bX