信息不完整条件下社交网络中谣言源的识别
社会与信息网络
2015-09-03 v1
摘要
大型社交网络中的谣言源识别近来受到了广泛关注。最近的大多数研究通过观察网络中被称为传感器的节点子集来估计源头，从而处理问题的规模。本文探讨了在部分传感器节点发生故障的大型社交网络中定位谣言源的问题。我们使用双非负（DN）矩阵补全和压缩感知技术来估计关于传感器的缺失信息。随后，在来自新浪微博的大型数据集上，利用我们先前开发的最大似然估计器，使用该信息来识别实际源头。结果表明，该估计技术使得最大似然估计器的性能几乎与在信息完整的网络中一样好。据我们所知，这是首篇关于社交网络中信息不完整条件下源头识别的研究工作。
引用
@article{arxiv.1509.00557,
title = {Identification of Source of Rumors in Social Networks with Incomplete Information},
author = {Alireza Louni and Anand Santhanakrishnan and K. P. Subbalakshmi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.00557},
year = {2015}
}