ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2017
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Auteurs

Simon Bourigault, Sylvain Lamprier, Patrick Gallinari

Résumé

Récemment, divers travaux se sont interessés 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 initiallement 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.

Abstract

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.

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A Propos

ARIA (Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications) est une société savante, association loi 1901, ayant pour but de promouvoir le savoir et les connaissances du domaine de la Recherche d’Information (RI) et des divers domaines scientifiques en jeu dans la conception, la réalisation et l’évaluation des systèmes de Recherche d’Information.