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一种分布式论证算法,用于挖掘加权推特讨论中的一致意见。 (英语) Zbl 1418.91423号

摘要:推特是最强大的社交媒体平台之一,它反映了使用它的人的支持和反对意见。在最近的一项工作中,我们开发了一种论证方法,用于分析推特讨论中接受和拒绝的主要意见。推特讨论被建模为加权论证图,其中每个节点表示一条推文,每个边表示讨论的一对推文之间的关系,并且每个节点被附加到表示讨论中对应推文的社会相关性的权重。在社交网络Twitter中,tweet总是指讨论中之前的tweet,因此获得的底层参数图是非循环的。然而,当我们在讨论中按作者对推文进行分组时,我们获得的图形可以包含循环。基于图的结构,在这项工作中,我们引入了一种分布式算法来计算基于有值论证的推特讨论的全球接受的意见集。为了理解我们的分布式算法的有用性,我们研究了可以用它高效求解论证图的例子,我们提出了一项实验研究,该研究表明,当解决与推特讨论相关的非循环论证图时,我们的算法相对于讨论的大小最多随线性时间缩放。对于带循环的论证图,我们研究了可处理的案例,并分析了这些案例在推特上的频率。此外,对于非分形情况,我们分析了分布式算法的解与我们之前开发的通用序列算法的解之间的距离,该算法可以求解任何论证图。

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91天30分 社交网络;意见动态
68宽15 分布式算法
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