社交媒体事件的 Hawkes 过程教程
机器学习
2017-10-10 v2 社会与信息网络
摘要
本章对点过程，特别是用于对连续时间上离散的、相互依赖的事件进行建模的 Hawkes 过程，提供了一个易于理解的介绍。我们首先回顾点过程的定义和关键概念。然后我们介绍 Hawkes 过程及其事件强度函数，以及事件模拟和参数估计的方案。我们还描述了一个取自社交媒体数据的实际例子——我们展示了如何使用 Hawkes 自激过程对转推级联进行建模。我们给出了记忆核的设计，以及在参数估计和流行度预测方面的结果。代码和样本事件数据作为在线附录提供。
引用
@article{arxiv.1708.06401,
title = {A Tutorial on Hawkes Processes for Events in Social Media},
author = {Marian-Andrei Rizoiu and Young Lee and Swapnil Mishra and Lexing Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.06401},
year = {2017}
}
备注
Some typos corrected and references added