Temporal Semantic Centrality for the Analysis of Communication Networks

Abstract : Understanding communication structures in huge and versatile online communities becomes a major issue. In this paper we propose a new metric, the Semantic Propagation Probability, that characterizes the user's ability to propagate a concept to other users, in a rapid and focused way. The message semantics is analyzed according to a given ontology. We use this metric to obtain the Temporal Semantic Centrality of a user in the community. We propose and evaluate an efficient implementation of this metric, using real-life ontologies and data sets.
Type de document :
Communication dans un congrès
International Conference of Web Engineering, Jul 2012, Berlin, Germany. Springer, pp.177-184, 2012, 〈10.1007/978-3-642-31753-8_13〉
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Contributeur : Damien Leprovost <>
Soumis le : jeudi 21 mars 2013 - 10:48:46
Dernière modification le : mercredi 2 août 2017 - 10:08:52
Document(s) archivé(s) le : samedi 22 juin 2013 - 04:00:37

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Damien Leprovost, Lylia Abrouk, Nadine Cullot, David Gross-Amblard. Temporal Semantic Centrality for the Analysis of Communication Networks. International Conference of Web Engineering, Jul 2012, Berlin, Germany. Springer, pp.177-184, 2012, 〈10.1007/978-3-642-31753-8_13〉. 〈hal-00803128〉

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