如何在观测有限的情况下识别感染源
社会与信息网络
2014-04-08 v2 物理与社会
摘要
社交网络中谣言的传播或社区中疾病的蔓延可以建模为网络中的感染传播。寻找感染源是一个具有挑战性的问题，而在许多应用中我们只能获取有限的观测集，这使得该问题更加困难。我们考虑估计 Susceptible-Infected 模型中感染源的问题，其中并非所有受感染节点都能被观测到。当网络为树状结构时，我们表明，与产生有限观测的最可能感染路径相关的源节点估计量由 Jordan 中心给出，即与观测到的受感染节点集距离最小的节点。我们还提出了适用于一般网络的近似源估计量。在各种合成网络和真实世界网络上的模拟结果表明，我们的估计量优于基于距离、紧密度和介数中心性的启发式方法。
引用
@article{arxiv.1309.4161,
title = {How to Identify an Infection Source with Limited Observations},
author = {Wuqiong Luo and Wee Peng Tay and Mei Leng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1309.4161},
year = {2014}
}