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Les éléments de la croissance virale – Vers la science des données

Les éléments de la croissance virale - Vers la science des données


Incorporation de graphique

Les seules informations disponibles dans le jeu de données sont les arêtes entre les nœuds. Nous savons qui est connecté à qui, mais nous ne savons pas pourquoi ils sont connectés, ni en quoi ils sont similaires. Si nous modélisons la diffusion de l'information, nous avons besoin d'une sorte de mesure de similarité pour estimer la probabilité qu'une personne transmette l'information à une autre. Dans un service de musique, la similitude peut être le goût de la musique. Dans un réseau social, la similitude peut être un proxy d'intimité (conversation partagée, photos, etc.)

Pour contourner cette limitation, j'ai formé le modèle d’incorporation de graphes GEMSEC afin d’apprendre directement l’incorporation de noyaux tout en les regroupant en même temps (d’où le nom graph EMliterie avec SEsi Clustrant). Permettez-moi de renoncer aux détails mathématiques, qui sont disponibles dans le document d'origine. Le point important est que nous avons maintenant la structure du graphe et les noyaux incorporés.

Simulation

Le processus de diffusion est modélisé comme une marche aléatoire. La probabilité d'infection est corrélée à la similarité en cosinus entre deux nœuds. J'ai émis l'hypothèse simplificatrice que les nœuds avec une similarité cosinus négative ne s'infecteront pas les uns les autres.

Au début, seuls les nœuds de départ sont infectés. Les nœuds d'origine sont placés dans une file d'attente. Chaque fois qu'un noeud est retiré de la file d'attente, il tente d'infecter tous ses voisins. Les nœuds nouvellement infectés (y compris l'ancien nœud lui-même) sont ajoutés à la file d'attente selon une méthode de recherche étendue en premier.

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