ソーシャルメディアの普及は、オンラインミーム（アイデア、話題、メロディー、タグなど）の普及と拡散を大きく促進させた。 しかし、この情報の豊富さは、オンラインユーザーの消費能力を超えています。 ミームの人気度をランキングすることで、オンライン広告やコンテンツ配信を促進することができる。 このような重要性にもかかわらず、この問題をうまく解決できる既存の研究はほとんどない。 これらの研究は、実用的でない仮定にとらわれているか、動的な情報を特徴付けることができないかのどちらかである。 そこで本論文では、ソーシャルメディアの文脈でオンラインミームをランク付けするためのモデルフリーなスキームを考案する。 この方式は、ミームの拡散過程を特徴付けるオンラインユーザーの非線形な相互作用を特徴付けることができる。 2つの大規模な実世界データセット（英語と中国語）を用いた実証研究により、提案手法の有効性と頑健性が実証された。 さらに、このランキング手法は、ユーザーダイナミクスのきめ細かいモデル化により、社会的影響力のレンズを通してミームの人気を説明するためにも利用できる
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