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Journal/Conference: ICWSM2016 Title: TiDeH: Time-Dependent Hawkes Process for Predicting Retweet Dynamics Authors: Ryota Kobayashi, Renaud Lambiotte URL: https://arxiv.org/abs/1603.09449
SNSでの投稿カスケードを説明するために，情報に関する関心が時間とともに減衰していく点と概日周期を考慮した確率過程であるHawkes Processに基づいたモデルを提案．
SNSにおける情報への関心に対して減衰していく点と概日周期を考慮した点
実験でSNSでのとある投稿の将来の共有数 (Retweet数)を1時間ごとに推定し、その精度を測定した手法と比較．
SEISMIC: A Self-Exciting Point Process Model for Predicting Tweet Popularity Qingyuan Zhao, Murat A. Erdogdu, Hera Y. He, Anand Rajaraman, Jure Leskovec https://arxiv.org/abs/1506.02594
0. 論文
Journal/Conference: ICWSM2016 Title: TiDeH: Time-Dependent Hawkes Process for Predicting Retweet Dynamics Authors: Ryota Kobayashi, Renaud Lambiotte URL: https://arxiv.org/abs/1603.09449
1. どんなもの？
SNSでの投稿カスケードを説明するために，情報に関する関心が時間とともに減衰していく点と概日周期を考慮した確率過程であるHawkes Processに基づいたモデルを提案．
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
SNSにおける情報への関心に対して減衰していく点と概日周期を考慮した点
3. 技術や手法のキモはどこ？
4. どうやって有効だと検証した？
実験でSNSでのとある投稿の将来の共有数 (Retweet数)を1時間ごとに推定し、その精度を測定した手法と比較．
5. 議論はある？
6.次に読むべき論文は？
SEISMIC: A Self-Exciting Point Process Model for Predicting Tweet Popularity Qingyuan Zhao, Murat A. Erdogdu, Hera Y. He, Anand Rajaraman, Jure Leskovec https://arxiv.org/abs/1506.02594
メモ