6 research outputs found
Análisis de tendencias en redes sociales
En este trabajo describimos algunos de los objetivos, lineamientos y métodos de una lÃnea de investigación sobre la creación de modelos de opinión basados en datos provenientes de redes sociales, haciendo uso de técnicas de MinerÃa de Datos tales como clasificación, agrupamiento, secuencias temporales y reglas de asociación.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic
Análisis de tendencias en redes sociales
En este trabajo describimos algunos de los objetivos, lineamientos y métodos de una lÃnea de investigación sobre la creación de modelos de opinión basados en datos provenientes de redes sociales, haciendo uso de técnicas de MinerÃa de Datos tales como clasificación, agrupamiento, secuencias temporales y reglas de asociación.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic
Detecting Strong Ties Using Network Motifs
Detecting strong ties among users in social and information networks is a
fundamental operation that can improve performance on a multitude of
personalization and ranking tasks. Strong-tie edges are often readily obtained
from the social network as users often participate in multiple overlapping
networks via features such as following and messaging. These networks may vary
greatly in size, density and the information they carry. This setting leads to
a natural strong tie detection task: given a small set of labeled strong tie
edges, how well can one detect unlabeled strong ties in the remainder of the
network?
This task becomes particularly daunting for the Twitter network due to scant
availability of pairwise relationship attribute data, and sparsity of strong
tie networks such as phone contacts. Given these challenges, a natural approach
is to instead use structural network features for the task, produced by {\em
combining} the strong and "weak" edges. In this work, we demonstrate via
experiments on Twitter data that using only such structural network features is
sufficient for detecting strong ties with high precision. These structural
network features are obtained from the presence and frequency of small network
motifs on combined strong and weak ties. We observe that using motifs larger
than triads alleviate sparsity problems that arise for smaller motifs, both due
to increased combinatorial possibilities as well as benefiting strongly from
searching beyond the ego network. Empirically, we observe that not all motifs
are equally useful, and need to be carefully constructed from the combined
edges in order to be effective for strong tie detection. Finally, we reinforce
our experimental findings with providing theoretical justification that
suggests why incorporating these larger sized motifs as features could lead to
increased performance in planted graph models.Comment: To appear in Proceedings of WWW 2017 (Web-science track
XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas
Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los dÃas 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, FÃsicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic
XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas
Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los dÃas 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, FÃsicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic