Modelling information diffusion is one of the main topic in computer science and data science since Social Networks' (SNs) relevance became significant. This project wants to both pursuit the filling of the datasets lack and the diffusion modelling from a topic-model perspective. In particular we consider the well known topic-aware information propagation through a network from the node's point of view, i.e. in this approach we introduced its particular levels of interest and influencing. This dependence from a topic model gives the possibility to improve the our diffusion model complexity and moreover to think about them as a global model which brings to new and interesting results. We propose a novel Python library (WoMG: word-of-mouth generator) that is able to produce realistic network cascades starting from a fixed set of documents and a fixed network in input. Some analysis have be done in order to confirm the presence of the given network homophily and realism of the propagations. ​

Modellare la diffusione delle informazioni è uno dei temi principali dell'informatica e della scienza dei dati dal momento che la rilevanza dei social network (SN) è diventata significativa. Questo progetto vuole sia sopperire alla mancanza di dati e sia modellare la diffusione da una prospettiva topic-model. In particolare noi consideriamo la ben nota propagazione di informazioni (sensibile all'argomento) attraverso una rete dal punto di vista del nodo, cioè in questo approccio abbiamo introdotto i suoi particolari livelli di interesse e influenza. Questa dipendenza da un topic-model offre la possibilità di migliorare la complessità del nostro modello di diffusione e inoltre di considerarli come un modello globale che porta a risultati nuovi e interessanti. Proponiamo una nuova libreria Python (WoMG: generatore di passaparola) in grado di produrre cascate di rete realistiche a partire da un set fisso di documenti e una rete fissa in ingresso. Alcune analisi sono state fatte per confermare la presenza dell'omofilia della rete data e il realismo delle propagazioni.

WoMG: un generatore sintetico di propagazioni di passaparola ​

CINUS, FEDERICO
2017/2018

Abstract

Modellare la diffusione delle informazioni è uno dei temi principali dell'informatica e della scienza dei dati dal momento che la rilevanza dei social network (SN) è diventata significativa. Questo progetto vuole sia sopperire alla mancanza di dati e sia modellare la diffusione da una prospettiva topic-model. In particolare noi consideriamo la ben nota propagazione di informazioni (sensibile all'argomento) attraverso una rete dal punto di vista del nodo, cioè in questo approccio abbiamo introdotto i suoi particolari livelli di interesse e influenza. Questa dipendenza da un topic-model offre la possibilità di migliorare la complessità del nostro modello di diffusione e inoltre di considerarli come un modello globale che porta a risultati nuovi e interessanti. Proponiamo una nuova libreria Python (WoMG: generatore di passaparola) in grado di produrre cascate di rete realistiche a partire da un set fisso di documenti e una rete fissa in ingresso. Alcune analisi sono state fatte per confermare la presenza dell'omofilia della rete data e il realismo delle propagazioni.
ENG
Modelling information diffusion is one of the main topic in computer science and data science since Social Networks' (SNs) relevance became significant. This project wants to both pursuit the filling of the datasets lack and the diffusion modelling from a topic-model perspective. In particular we consider the well known topic-aware information propagation through a network from the node's point of view, i.e. in this approach we introduced its particular levels of interest and influencing. This dependence from a topic model gives the possibility to improve the our diffusion model complexity and moreover to think about them as a global model which brings to new and interesting results. We propose a novel Python library (WoMG: word-of-mouth generator) that is able to produce realistic network cascades starting from a fixed set of documents and a fixed network in input. Some analysis have be done in order to confirm the presence of the given network homophily and realism of the propagations. ​
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