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Towards Merging Models of Information Spreading and Dynamic Phenomena in Social Networks

机译：社交网络中信息传播与动态现象的融合模型

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摘要

While the impact of network properties on information spreading is now widely studied, influence of network dynamics is very little known. In this paper, we study how evolution mechanisms traditionally observed within social networks can affect information diffusion. We present an approach that merges two models: model of information diffusion through social networks and model of network evolution. Since epidemics provide a reference in application domains of information spreading, we measure the impact of basic network structure changes on epidemic peak value and timing. Then we investigate observed trends in terms of changes appearing in the network structure. Our results provide promising results on how and why network dynamics is a strong parameter to integrate in requirements for information spreading modelling.
机译：虽然现在广泛研究了网络属性对信息传播的影响，但对网络动力学的影响却鲜为人知。在本文中，我们研究了传统上在社交网络中观察到的进化机制如何影响信息传播。我们提出了一种合并两个模型的方法：通过社交网络传播信息的模型和网络演化的模型。由于流行病在信息传播的应用领域中提供了参考，因此我们可以测量基本网络结构变化对流行病峰值和时间的影响。然后，我们根据网络结构中出现的变化调查观察到的趋势。我们的结果提供了关于网络动力学如何以及为什么是整合到信息传播建模需求中的强大参数的有希望的结果。

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