Publication: Mathematical model of causal inference in social networks
Program
Department
School College Institute
College of Social Sciences and Humanities
KU-Authors
KU Authors
Co-Authors
Simsek, Mustafa
Delibalta, Ibrahim
Kozat, Suleyman S.
Advisor
Publication Date
Language
Embargo Status
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
item.page.alternative
Sosyal aǧlarda nedensel çıkarımın matematiksel modellenmesi
Abstract
In this article, we model the effects of machine learning algorithms on different Social Network users by using a causal inference framework, making estimation about the underlying system and design systems to control underlying latent unobservable system. In this case, the latent internal state of the system can be a wide range of interest of user. For example, it can be a user's preferences for some certain products or affiliation of the user to some political parties. We represent these variables using state space model. In this model, the internal state of the system, e.g. the preferences or affiliations of the user is observed using user's connections with the Social Networks such as Facebook status updates, shares, comments, blogs, tweets etc./ Öz: Bu makalede makine öğrenmesi algoritmalarının
sosyal medya esas gözlemlenemeyen durumun değiştirilmesi için
gerekli algoritmalar dizayn ettik. Burada sistemin gizli iç durumu
bir kişinin bir ürüne olan bağlılığını ya da siyasi parti bağlılık-
larını temsil edebilir. Biz sistemin bu gizli iç durumunu durum
uzay modeli kullanarak modelledik. Bu modellemede sistemin
iç durumunu sosyal medya kullanıcısının tercih ya da bağlılık-
larını, Facebook durum güncellemeleri, paylaşımları, yorumları,
blogları ve tweet’lerini kullanarak elde ettik. Esas sistem tüketici
tercihlerinden siyasi parti tercihlerine birçok alanda kullanılabilmesine rağmen biz sosyal medya kullanıcılarının tercihlerini
modellemekle ilgileneceğiz.
Source:
Publisher:
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Subject
Engineering, Electrical electronic engineering
Citation
Has Part
Source:
2016 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016 - Proceedings
Book Series Title
Edition
DOI
10.1109/SIU.2016.7495952