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Prediction of Information Diffusion Probabilities for Independent Cascade Model
Ist Teil von
Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems, Vol.5179, p.67-75
Ort / Verlag
Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
We address a problem of predicting diffusion probabilities in complex networks. As one approach to this problem, we focus on the independent cascade (IC) model, and define the likelihood for information diffusion episodes, where an episode means a sequence of newly active nodes. Then, we present a method for predicting diffusion probabilities by using the EM algorithm. Our experiments using a real network data set show the proposed method works well.