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56 articles

BOPIM: Bayesian Optimization for influence maximization on temporal networks

Cet article présente BOPIM, une méthode d'optimisation bayésienne conçue pour résoudre le problème de maximisation de l'influence sur des réseaux temporels en surmontant les défis liés à l'espace combinatoire via des noyaux adaptés et une fonction d'acquisition optimisée, offrant ainsi des performances supérieures en vitesse et en précision par rapport aux méthodes existantes tout en permettant pour la première fois de quantifier l'incertitude des ensembles de nœuds sémences optimaux.

Eric YanchenkoWed, 11 Ma💻 cs

A Decade of News Forum Interactions: Threaded Conversations, Signed Votes, and Topical Tags

Cet article présente un jeu de données longitudinal à grande échelle couvrant dix ans d'interactions sur le forum de l'hebdomadaire autrichien DerStandard, incluant des millions de commentaires et de votes anonymisés sous forme de représentations vectorielles pour faciliter l'analyse du discours en allemand tout en préservant la vie privée des utilisateurs.

Emma Fraxanet, Vicenç Gómez, Andreas Kaltenbrunner, Max PellertWed, 11 Ma💻 cs

Debiasing International Attitudes: LLM Agents for Simulating US-China Perception Changes

Cette étude propose un cadre d'agents LLM intégrant des mécanismes de débiaisage, notamment un agent « avocat du diable », pour simuler l'évolution des perceptions américaines envers la Chine de 2005 à 2025 et démontrer que l'analyse critique intermédiaire est plus efficace que le simple déframing des nouvelles pour atténuer les biais et aligner les opinions artificielles sur les tendances cognitives humaines.

Nicholas Sukiennik, Yichuan Xu, Yuqing Kan, Jinghua Piao, Yuwei Yan, Chen Gao, Yong LiWed, 11 Ma🤖 cs.AI

From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking

Cette étude audite l'algorithme de recherche d'images inversée de Google et révèle qu'il fonctionne comme un garde-fou inefficace contre la désinformation visuelle, car les résultats de vérification des faits y sont minoritaires et noyés dans un flot d'informations irrélevantes et de fausses images récurrentes.

Cong Lin, Yifei Chen, Jiangyue Chen, Yingdan Lu, Yilang Peng, Cuihua ShenWed, 11 Ma💻 cs

Modeling Trend Dynamics with Variational Neural ODEs for Information Popularity Prediction

L'article présente VNOIP, une méthode innovante utilisant des équations différentielles ordinaires neuronales variationnelles et des mécanismes d'attention pour prédire avec précision la popularité future de l'information dans les réseaux sociaux en modélisant explicitement la dynamique temporelle continue de ses tendances.

Yuchen Wang, Dongpeng Hou, Weikai Jing, Chao Gao, Xianghua Li, Yang LiuWed, 11 Ma💻 cs

PixelConfig: Longitudinal Measurement and Reverse-Engineering of Meta Pixel Configurations

Cette étude présente PixelConfig, un cadre d'analyse rétro-ingénierie révélant que les configurations par défaut du Meta Pixel entraînent une adoption massive de fonctionnalités de suivi d'activité et d'identité sur les sites web, y compris ceux liés à la santé, où le suivi d'informations sensibles persiste malgré la mise en place limitée et souvent inefficace de mécanismes de restriction.

Abdullah Ghani (Lahore University of Management Sciences), Yash Vekaria (University of California, Davis), Zubair Shafiq (University of California, Davis)Wed, 11 Ma💻 cs

An Efficient Local Search Approach for Polarized Community Discovery in Signed Networks

Cet article propose une nouvelle approche de recherche locale efficace pour découvrir des communautés polarisées dans des réseaux signés, en résolvant le problème du déséquilibre de taille des communautés et en permettant l'existence de nœuds neutres, tout en garantissant une convergence linéaire et des performances supérieures aux méthodes existantes.

Linus Aronsson, Morteza Haghir ChehreghaniTue, 10 Ma🤖 cs.LG

The Theory and Practice of Computing the Bus-Factor

Cet article propose un cadre unifié et agnostique du domaine pour estimer le facteur de bus en le modélisant comme un problème d'optimisation combinatoire sur des graphes bipartis, prouvant la complexité NP-difficile des formulations exactes et introduisant une nouvelle mesure de robustesse normalisée qui capture à la fois la perte de couverture et la fragmentation du projet, tout en offrant des algorithmes d'approximation efficaces.

Sebastiano A. Piccolo, Pasquale De Meo, Giorgio Terracina, Gianluigi GrecoTue, 10 Ma💻 cs

Detecting Fake Reviewer Groups in Dynamic Networks: An Adaptive Graph Learning Method

Cet article propose le modèle DS-DGA-GCN, une nouvelle méthode d'apprentissage graphique adaptative qui combine l'attention dynamique et une évaluation des caractéristiques du réseau pour détecter avec précision les groupes de faux avis sur des plateformes en ligne, surpassant les méthodes existantes même dans des scénarios de démarrage à froid.

Jing Zhang, Ke Huang, Yao Zhang, Bin Guo, Zhiwen YuTue, 10 Ma💻 cs