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Activity date estimation in timestamped interaction networks

  • Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We propose in this paper a new generative model for graphs that uses a latent space approach to explain timestamped interactions. The model is designed to provide global estimates of activity dates in historical networks where only the interaction dates between agents are known with reasonable precision. Experimental results show that the model provides better results than local averages in dense enough networks.

langue originaleAnglais
titreESANN 2013 proceedings, 21st European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning
Editeuri6doc.com publication
Pages113-118
Nombre de pages6
ISBN (imprimé)9782874190810
étatPublié - 1 janv. 2013
Modification externeOui
Evénement21st European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, ESANN 2013 - Bruges, Belgique
Durée: 24 avr. 201326 avr. 2013

Série de publications

NomESANN 2013 proceedings, 21st European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning

Une conférence

Une conférence21st European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, ESANN 2013
Pays/TerritoireBelgique
La villeBruges
période24/04/1326/04/13

Empreinte digitale

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