通信动力学的普遍与独特性质：如何生成真实的事件间隔时间
社会与信息网络
2021-09-02 v1 机器学习
物理与社会
摘要
随着信息系统的发展，通信手段正变得更便宜、更快速且更易获取。如今，数百万携带智能手机或平板电脑的人们几乎可以在任何时间和任何地点进行通信。除其他外，他们可以访问电子邮件、评论博客、观看和发布视频评论、拨打电话或发送短信，几乎无处不在。鉴于此情景，本文探讨了这一新时代通信的一个基本方面：不同技术和通信手段之间的事件间隔时间表现如何？事件间隔时间分布 (IED) 是否存在普遍模式？特定技术之间的事件间隔时间表现有何不同？为回答这些问题，我们分析了来自真实现代通信数据的八个不同数据集，并发现了在所有八个数据集中均可见的四种明确定义的模式。此外，我们提出使用自馈过程 (Self-Feeding Process, SFP) 来生成通信之间的事件间隔时间。SFP 是一种极其简约的点过程，最多需要两个参数，能够生成具有我们在数据中观察到的所有普遍性质的事件间隔时间。我们通过提出一个框架来展示 SFP 的潜在应用，该框架可生成包含任何已分析通信手段（如电话呼叫、电子邮件、博客评论）的真实通信事件的合成数据集，并提出了一种检测异常的算法。
引用
@article{arxiv.1403.4997,
title = {Universal and Distinct Properties of Communication Dynamics: How to Generate Realistic Inter-event Times},
author = {Pedro O. S. Vaz de Melo and Christos Faloutsos and Renato Assunção and Rodrigo Alves and Antonio A. F. Loureiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.4997},
year = {2021}
}