任意网络结构上传染过程源检测的统计推断框架
社会与信息网络
2015-03-12 v1 物理与社会
摘要
在本文中，我们引入了一个统计推断框架，用于从任意网络结构上部分观测到的传染扩散过程中估计传染源。该框架基于部分疫情实现的极大似然估计，并涉及从潜在源位置集合出发对传染扩散过程的大规模模拟。我们提出了多种不同的似然估计器，用于确定在特定候选源位置下观测到部分疫情实现的条件概率。该统计推断框架也适用于网络上的任意舱室传染扩散过程。我们在使用 SIR（susceptible-infected-recovered，易感-感染-康复）、SI（susceptible-infected，易感-感染）和 ISS（ignorant-spreading-stifler，无知-传播-抑制者）传染扩散模型的合成及真实复杂网络上进行了大量计算实验，并比较了这些方法的估计准确性。
引用
@article{arxiv.1304.0018,
title = {Statistical inference framework for source detection of contagion processes on arbitrary network structures},
author = {Nino Antulov-Fantulin and Alen Lancic and Hrvoje Stefancic and Mile Sikic and Tomislav Smuc},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.0018},
year = {2015}
}