論文の概要: Network Diffusions via Neural Mean-Field Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09449v3
• Date: Tue, 19 Jan 2021 16:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 20:20:14.648304
• Title: Network Diffusions via Neural Mean-Field Dynamics
• Title（参考訳）: ニューラル平均場ダイナミクスによるネットワーク拡散
• Authors: Shushan He, Hongyuan Zha, Xiaojing Ye
• Abstract要約: 本稿では,ネットワーク上の拡散の推論と推定のための新しい学習フレームワークを提案する。 本研究の枠組みは, ノード感染確率の正確な進化を得るために, モリ・ズワンジッヒ形式から導かれる。 我々のアプローチは、基礎となる拡散ネットワークモデルのバリエーションに対して多用途で堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.091487866968286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel learning framework based on neural mean-field dynamics for inference and estimation problems of diffusion on networks. Our new framework is derived from the Mori-Zwanzig formalism to obtain an exact evolution of the node infection probabilities, which renders a delay differential equation with memory integral approximated by learnable time convolution operators, resulting in a highly structured and interpretable RNN. Directly using cascade data, our framework can jointly learn the structure of the diffusion network and the evolution of infection probabilities, which are cornerstone to important downstream applications such as influence maximization. Connections between parameter learning and optimal control are also established. Empirical study shows that our approach is versatile and robust to variations of the underlying diffusion network models, and significantly outperform existing approaches in accuracy and efficiency on both synthetic and real-world data.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク上の拡散の推論と推定のためのニューラルネットワーク平均場力学に基づく新しい学習フレームワークを提案する。 新たな枠組みは,学習可能な時間畳み込み演算子によって近似されたメモリ積分を用いた遅延微分方程式を描画し,高度に構造化され,解釈可能なRNNを実現するために,モリ・ズワンジッヒ形式から導かれる。 本フレームワークはカスケードデータを用いて,拡散ネットワークの構造と感染確率の進化を協調的に学習することができる。 パラメータ学習と最適制御の関連も確立されている。 実験の結果,本手法は拡散ネットワークモデルの変動に対して多用途で頑健であり,合成データと実世界のデータの両方において,既存の手法よりも精度と効率において著しく優れていることがわかった。

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