Détection de sources de diffusion par apprentissage de représentations distribuées (notice n° 445393)
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| 000 -LEADER | |
|---|---|
| fixed length control field | 02663cam a2200265 4500500 |
| 005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION | |
| control field | 20250121012142.0 |
| 041 ## - LANGUAGE CODE | |
| Language code of text/sound track or separate title | fre |
| 042 ## - AUTHENTICATION CODE | |
| Authentication code | dc |
| 100 10 - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Bourigault, Simon |
| Relator term | author |
| 245 00 - TITLE STATEMENT | |
| Title | Détection de sources de diffusion par apprentissage de représentations distribuées |
| 260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC. | |
| Date of publication, distribution, etc. | 2019.<br/> |
| 500 ## - GENERAL NOTE | |
| General note | 32 |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | Récemment, divers travaux se sont intéressés à la détection de source de diffusion dans les réseaux sociaux : il s’agit de déterminer l’utilisateur à partir duquel une information propagée a initialement été émise. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour la détection de source de diffusion, basée sur des techniques d’apprentissage de représentation. Plutôt que de s’appuyer sur un modèle de diffusion appris a priori pour estimer la source des diffusions observées, l’idée est de projeter les utilisateurs du réseau dans un espace de représentation, dans lequel la source de diffusion peut être efficacement extraite en fonction des positions relatives des utilisateurs infectés par l’information propagée. Cela permet d’établir un modèle de prédiction bien moins sensible au bruit et à l’incomplétude des données que les modèles existants, pour un temps de calcul bien plus faible en prédiction. Le modèle proposé a en effet démontré de bonnes performances sur divers jeux de données réels et artificiels. |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | In this paper, we study the problem of source detection in the context of information diffusion through online social networks. We propose a representation learning approach that leads to a robust model able to deal with the sparsity of the data. From learned continuous projections of the users, our approach is able to efficiently predict the source of any newly observed diffusion episode. Our model does rely neither on a known diffusion graph nor on a hypothetical probabilistic diffusion law, but directly infers the source from diffusion episodes. It is also less complex than alternative state of the art models. It showed good performances on artificial and real-world datasets, compared with various state of the art baselines. |
| 690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN) | |
| Topical term or geographic name as entry element | diffusion d’information |
| 690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN) | |
| Topical term or geographic name as entry element | réseaux sociaux |
| 690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN) | |
| Topical term or geographic name as entry element | détection de source |
| 690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN) | |
| Topical term or geographic name as entry element | social networks |
| 690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN) | |
| Topical term or geographic name as entry element | source detection |
| 690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN) | |
| Topical term or geographic name as entry element | information diffusion |
| 700 10 - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Lamprier, Sylvain |
| Relator term | author |
| 700 10 - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Gallinari, Patrick |
| Relator term | author |
| 786 0# - DATA SOURCE ENTRY | |
| Note | Document numérique | 21 | 3 | 2019-02-06 | p. 11-31 | 1279-5127 |
| 856 41 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS | |
| Uniform Resource Identifier | <a href="https://shs.cairn.info/revue-document-numerique-2018-3-page-11?lang=fr&redirect-ssocas=7080">https://shs.cairn.info/revue-document-numerique-2018-3-page-11?lang=fr&redirect-ssocas=7080</a> |
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