【摘 要】
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人与人之间的影响关系形成了以人为节点的复杂传播网络,传播着包括信息、观点乃至病原体等各式各样的传播内容。传播网络推断能够帮助我们更加直观、准确地了解这些传播网络和相关传播过程,从而更好地预测、促进或者阻止未来的传播事件。现有的绝大多数传播网络推断算法需要节点确切的感染时间信息作为输入数据。然而,在众多真实世界的传播过程中,确切的感染时间信息往往是缺失的,从而导致现有方法的可用性受到较大的限制。为此
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人与人之间的影响关系形成了以人为节点的复杂传播网络,传播着包括信息、观点乃至病原体等各式各样的传播内容。传播网络推断能够帮助我们更加直观、准确地了解这些传播网络和相关传播过程,从而更好地预测、促进或者阻止未来的传播事件。现有的绝大多数传播网络推断算法需要节点确切的感染时间信息作为输入数据。然而,在众多真实世界的传播过程中,确切的感染时间信息往往是缺失的,从而导致现有方法的可用性受到较大的限制。为此,本文以无需感染时间信息的传播网络推断方法为目标,研究如何仅仅利用多次传播过程结束时观测得到各节点的感染状态数据来推断传播网络中节点之间的影响关系和感染传播概率,研究成果可归纳如下:（1）本文提出了基于感染状态结果的传播网络拓扑结构推断方法,通过分析各节点感染状态间的关联关系,来推断节点间可能存在的影响关系。（2）本文提出了基于感染状态结果的感染传播概率的优化求解方法,在已知或已推断出的传播网络拓扑结构的基础上,根据各节点的感染状态观测数据构建以感染传播概率为变量的传播结果似然度函数,并利用连续二次优化方法来逼近使得似然度函数值达到最大的感染传播概率的最优解。（3）为了进一步提升方法的求解效率,本文提出一种基于感染状态结果的感染传播概率的近似求解方法,即在最大化以感染传播概率为变量的传播结果似然度函数时,利用EM算法近似求解最优的感染传播概率。大量实验结果表明,与现有方法相比,本文方法有效地提高了传播网络拓扑结构推断与感染传播概率求解的准确性,并且具有更好的时间效率。
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