从传染过程学习网络结构
机器学习
2017-05-30 v1 社会与信息网络
摘要
2014 年，Amin、Heidari 和 Kearns 证明了在独立级联模型下，无论是在主动查询模型还是被动查询模型中，仅通过观察传染过程的感染顶点集即可学习树网络。他们还通过实验表明，其算法的简单扩展在稀疏网络上有效。在本工作中，我们关注主动模型。我们证明了对 Amin 等人的算法进行简单修改即可在更一般的网络类别上生效，即 环长较大且路径增长率低的网络，以及 度有界的网络。这也为 Amin 等人在稀疏网络上的实验提供了部分理论解释。
引用
@article{arxiv.1705.10051,
title = {Learning Network Structures from Contagion},
author = {Adisak Supeesun and Jittat Fakcharoenphol},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.10051},
year = {2017}
}