The bursty dynamics of the twitter information network

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Information about The bursty dynamics of the twitter information network
Social Media

Published on May 31, 2014

Author: shoheiusui75

Source: slideshare.net

The Bursty Dynamics of the Twitter Information Network D1 臼井翔平 第一回とりらぼ輪読会 2014/5/31 Seth Myers Jure Leskovec Stanford University

Abstruct • Tweet,Retweet burstがネットワーク構造を 変える事がある このネットワーク構造の変化はどんなものか ネットワークの変化を起こすバーストはどんなも のか • Retweetが引き起こすネットワーク構造変化 をモデル化

Background • ネットワークのダイナミクスは理解されていな い リンクの生成と削除 • 2つのダイナミクスに着目 情報共有のダイナミクス ネットワークの進化

目的 • 情報共有がネットワーク構造の変化をもたら すか • ネットワーク上での情報拡散の理解 burstの分析

Present work • Information causes bursts in network evolution • Bursts of edge creations and deletions • Modeling and predicting bursts

Present work • Information causes bursts in network evolution • Bursts of edge creations and deletions • Modeling and predicting bursts

Twitterのダイナミクス • Followリンクの追加と削除 • 2011年11月のfollowerネットワークを収集 13,100,000ノード 1,700,000,000リンク • 112,300,000リンクの追加(7%) • 39,200,000リンクの削除(2.3%)

Twitterのダイナミクス • 9%のリンクが変化している • 3リンク追加される毎に1リンク削除 高いダイナミクス 成長するだけのネットワークではない

Twitterの情報共有 • 1,200,000,000ツイート • 116,300,000リツイート • TweetとRetweetがfollowerネットワークに影 響を与える?

入次数との関係 入次数との関係がある

Retweetとnew Follow • 入次数1000から2000のノード Retweetが多い程new followerが多い

Tweet数とfollowの削除 • 入次数1000から2000のノード tweetが多すぎるとfollowが減る

ユーザアクティビティとfollow • 入次数が多いノードに関して関係あり? Retweetとfollow Tweetとunfollow • 本当に関係があるかはわからない 時系列でみてみる

時系列での比較 • ユーザA(

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