User ratings analysis in social networks through a hypernetwork method

Suo, Qi; Sun, Shiwei; Hajli, Nick; Love, Peter E.D.

doi:10.1016/j.eswa.2015.05.054

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“…Die gewichteten Varianten der Kantenzahl berücksichtigen Kantengewichte, so dass verschiedene Verbindungen eine Stärke der Verbindung zugeordnet werden kann, anstatt alle Verbindungen als gleichgewichtet zu betrachten. Dies setzt voraus, dass Kantengewichte definiert sind [17].…”

Section: Kennzahlen Zur Auswertung Mehrschichtiger Netzwerkeunclassified

Die Rolle der mehrschichtigen Netzwerkanalyse im Bereich Social Media Analysis am Beispiel der Identifizierung von Persönlichkeitsmerkmalen

Heinrich¹,

Fischer²,

Seifert³

2020

WI2020 Zentrale Tracks

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Die Netzwerktheorie erfährt gerade in den letzten Jahren einen Aufschwung: Während ursprünglich mit Hilfe klassischer Graphen lediglich gleichartige Beziehungen zwischen gleichartigen Knoten dargestellt werden konnten, besteht durch die Verfügbarkeit von großen Mengen an Netzwerkdaten, insbesondere aus dem Bereich der sozialen Medien, die Notwendigkeit komplexere Netzwerkmodelle einzusetzen. Diese sind bspw. in der Lage, unterschiedliche Kantentypen und Knotenarten zu berücksichtigen. In diesem Beitrag wird das bisher eindimensional betrachtete Problem der Identifikation von Persönlichkeitsmerkmalen anhand von Social-Media-Daten betrachtet. Dabei existieren im Hinblick auf die Analyse der Persönlichkeit zurzeit kein geeignetes mehrschichtiges Netzwerkmodell sowie keine Systematisierung von geeigneten Kennzahlen zur Auswertung eines solchen Modells. Zur Bearbeitung dieser Forschungslücken wird zunächst ein passendes mehrschichtiges Netzwerkmodell unter Einbeziehung von Facebook-Daten erstellt und anschließend passende Kennzahlen zur Auswertung vorgeschlagen. Diese Kennzahlen werden dann in einer Korrelationsstudie mit empirisch erhobenen Ausprägungswerten der Persönlichkeitsmerkmale verglichen. Als Ergebnis können Korrelationen zwischen mehreren Strukturmerkmalen der Netzwerke und den Persönlichkeitsmerkmalen nachgewiesen werden. Abschließend werden daraus verschiedene Hypothesen zum Umgang mit sozialen Medien unter Berücksichtigung der jeweiligen Persönlichkeitsmerkmale aufgestellt.

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Section: Kennzahlen Zur Auswertung Mehrschichtiger Netzwerkeunclassified

Die Rolle der mehrschichtigen Netzwerkanalyse im Bereich Social Media Analysis am Beispiel der Identifizierung von Persönlichkeitsmerkmalen

Heinrich¹,

Fischer²,

Seifert³

2020

WI2020 Zentrale Tracks

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“…In music recommendation problem (Theodoridis, Kotropoulos & Panagakis, 2013;Bu et al, 2010), a user and the music he/she listened along with the music lists compose a hyperedge. Similar problems, such as movie recommendation, interest recommendation (Yao et al, 2016), news recommendation (Liu & Dolan, 2010;Li & Li, 2013), image retrieval (Huang et al, 2010;Yu, Tao & Wang, 2012), user rating (Suo et al, 2015), scientific ranking (Liang & Jiang, 2016), can be solved based on the hypergraph framework. Experiments show hypergraph methods are powerful and efficient to model multi-relationship systems.…”

Section: Problem Definitionmentioning

confidence: 99%

Skill ranking of researchers via hypergraph

Kong

Liu

et al. 2019

PeerJ Computer Science

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Researchers use various skills in their works, such as writing, data analysis and experiments design. These research skills have greatly influenced the quality of their research outputs, as well as their scientific impact. Although many indicators have been proposed to quantify the impact of researchers, studies of evaluating their scientific research skills are very rare. In this paper, we analyze the factors affecting researchers’ skill ranking and propose a new model based on hypergraph theory to evaluate the scientific research skills. To validate our skill ranking model, we perform experiments on the PLOS ONE dataset and compare the rank of researchers’ skills with their papers’ citation counts and h-index. Finally, we analyze the patterns about how researchers’ skill ranking increased over time. Our studies also show the change patterns of researchers between different skills.

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“…In music recommendation problem (Theodoridis et al, 2013;Bu et al, 2010), a user and music he/she listened along with the music lists compose a hyperedge. Similar problem, such as movie recommendation, interest recommendation (Yao et al, 2016), news recommendation (Liu and Dolan, 2010;Li and Li, 2013), image retrieval (Huang et al, 2010;Yu et al, 2012), user rating (Suo et al, 2015), scientific ranking (Liang and Jiang, 2016), can be solved based on hypergraph framework. Experiments show hypergraph method is powerful and efficient to model multi-relationship systems.…”

Section: Problem Definitionmentioning

confidence: 99%

Skill ranking of researchers via hypergraph

Kong

Liu

et al. 2019

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Researchers use various skills in their work, such as writing, data analyzing and experiments design. These research skills have greatly influenced quality of their research outputs, as well as their scientific impact. Although there are many indicators having been proposed to quantify the impact of researchers, studies of evaluating their scientific research skills are very rare. In this paper, we analyze the factors affecting researchers' skill ranking and propose a new model based on hypergraph theory to evaluate the scientific research skills. To validate our skill ranking model, we perform experiments on PLoS One dataset and compare the rank of researchers' skills with their papers citation counts and h-index. Finally, we analyze the patterns about how researchers' skill ranking increased over time. Our studies also show the change patterns of researchers between different skills.

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User ratings analysis in social networks through a hypernetwork method

Cited by 21 publications

References 34 publications

Die Rolle der mehrschichtigen Netzwerkanalyse im Bereich Social Media Analysis am Beispiel der Identifizierung von Persönlichkeitsmerkmalen

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Skill ranking of researchers via hypergraph

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