A method for determining information diffusion cascades on social networks

Nguyen V. A.; Duong N. S.; Nguyen T. T.; Sergey Kuznetsov; Nguyen T. Q.

doi:10.15587/1729-4061.2018.150295

Публикации

?

A method for determining information diffusion cascades on social networks

Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 6. No. 2. P. 61–69.

Nguyen V. A., Duong N. S., Nguyen T. T., Sergey Kuznetsov, Nguyen T. Q.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: social network information diffusion independent cascade model diffusion probability

Detecting the Future: All-at-Once Event Sequence Forecasting with Horizon Matching

Karpukhin I., Савченко А. В., Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2026 Vol. 40 No. 27 P. 22536–22544

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.

OpenAtom Foundation. Консорциум, развивающий Open Source в Китае.

Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33

В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...

Добавлено: 2 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Model for Assessing the Need to Involve Users of Social Networks in a Healthy Lifestyle and Giving up Bad Habits According to the Data of a Social Network

Варнавский А. Н., , in: 26th International Conference, DAMDID/RCDL 2024, Nizhny Novgorod, Russia, October 23–25, 2024, Revised Selected Papers. Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. (CCIS, volume 2641).: Springer, 2026. P. 239–252.

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Моделирование информационного сетевого взаимодействия в киберсоциальных системах

Мальцева С. В., Голубцов П. В., Барахнин В. Б., Вычислительные технологии 2026 Т. 31 № 1 С. 5–22

Рассматриваются вопросы макроуровневого наблюдения за производственной системой при реализации концепций Индустрии 4.0 и 5.0. на основе исследования информационных потоков в производственных сетевых структурах. Представлено три типа численных моделей сетевого взаимодействия, учитывающие влияние количества объектов, внешних воздействий, используемых правил взаимодействия. Приведены результаты численных экспериментов с использованием предложенных моделей, позволяющие проанализировать особенности сетевой активности при различных значениях параметров модели: ...

Добавлено: 26 февраля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Городские паблики социальной сети «ВКонтакте»: специфика привлечения аудитории, особенности подачи информации

Дементьева К. В., Вестник Томского государственного университета. Филология 2021 № 73 С. 287–310

Исследуются городские паблики социальной сети «ВКонтакте», размещающие информацию, основанную на пользовательском контенте, дается определение городского паблика, его типоформирующие признаки. На базе пабликов города Саранска проанализированы специфика подачи в них контента, влияние на общественное мнение, показатели отклика аудитории. Сделаны выводы о причинах популярности или непопулярности каждого ресурса, построена универсальная модель востребованного у аудитории города конкурентного паблика. ...

Добавлено: 31 октября 2025 г.

Agent-Based Model of Protest Campaign with Dynamic Network

Петров А. П., Sergey Zheglov, Ахременко А. С., , in: 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD).: IEEE, 2024. Ch. 1 P. 1–4.

Добавлено: 1 мая 2025 г.