基于跳跃随机微分方程的信息传播网络影响力预测方法
数值分析
2018-10-26 v1
摘要
我们提出了一种基于跳跃随机微分方程(SDE)的异质网络上连续时间信息传播的新型问题表述。网络结构与节点间激活速率在SDE系统中被自然纳入。这一新表述通过数值求解SDE，为许多具挑战性的信息传播问题（包括个体激活概率与影响水平的估计）提供了高效且稳定的算法。为此，我们开发了融合方差缩减的高效数值算法；进一步，我们给出了其样本复杂度的理论界。此外，我们表明所提出的跳跃SDE方法可应用于更广泛一类具有更复杂设定的关键信息传播问题。在多种合成与真实传播网络上的数值实验表明，相较最先进的方法，所提方法更准确且更高效。
引用
@article{arxiv.1810.10677,
title = {A Jump Stochastic Differential Equation Approach for Influence Prediction on Information Propagation Networks},
author = {Yaohua Zang and Gang Bao and Xiaojing Ye and Hongyuan Zha and Haomin Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.10677},
year = {2018}
}
备注
20 pages, 8 figures