000			02663cam a2200265 4500500
005			20250121012142.0
041			_afre
042			_adc
100	1	0	_aBourigault, Simon _eauthor
700	1	0	_a Lamprier, Sylvain _eauthor
700	1	0	_a Gallinari, Patrick _eauthor
245	0	0	_aDétection de sources de diffusion par apprentissage de représentations distribuées
260			_c2019.
500			_a32
520			_aRécemment, 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			_aIn 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			_adiffusion d’information
690			_aréseaux sociaux
690			_adétection de source
690			_asocial networks
690			_asource detection
690			_ainformation diffusion
786	0		_nDocument numérique | 21 | 3 | 2019-02-06 | p. 11-31 | 1279-5127
856	4	1	_uhttps://shs.cairn.info/revue-document-numerique-2018-3-page-11?lang=fr&redirect-ssocas=7080
999			_c445393 _d445393