論文の概要: Prediction-Centric Learning of Independent Cascade Dynamics from Partial Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06557v3
• Date: Sat, 24 Jul 2021 23:04:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 23:42:02.350398
• Title: Prediction-Centric Learning of Independent Cascade Dynamics from Partial Observations
• Title（参考訳）: 部分観測による独立カスケードダイナミクスの予測・中心学習
• Authors: Mateusz Wilinski, Andrey Y. Lokhov
• Abstract要約: 本稿では,このモデルから生成された予測が正確であるような拡散モデルの学習の問題に対処する。 本稿では,スケーラブルな動的メッセージパッシング手法に基づく計算効率のよいアルゴリズムを提案する。 学習モデルからの抽出可能な推論は,元のモデルと比較して限界確率の予測精度がよいことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.680949377743392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spreading processes play an increasingly important role in modeling for diffusion networks, information propagation, marketing and opinion setting. We address the problem of learning of a spreading model such that the predictions generated from this model are accurate and could be subsequently used for the optimization, and control of diffusion dynamics. We focus on a challenging setting where full observations of the dynamics are not available, and standard approaches such as maximum likelihood quickly become intractable for large network instances. We introduce a computationally efficient algorithm, based on a scalable dynamic message-passing approach, which is able to learn parameters of the effective spreading model given only limited information on the activation times of nodes in the network. The popular Independent Cascade model is used to illustrate our approach. We show that tractable inference from the learned model generates a better prediction of marginal probabilities compared to the original model. We develop a systematic procedure for learning a mixture of models which further improves the prediction quality.
• Abstract（参考訳）: 拡散プロセスは、拡散ネットワーク、情報伝達、マーケティング、意見設定のモデリングにおいてますます重要な役割を果たす。 本稿では,このモデルから生成した予測が正確であり,その後,拡散ダイナミクスの最適化や制御に使用できる拡散モデルの学習の問題に対処する。 我々は、ダイナミクスの完全な観察ができない、難しい設定にフォーカスし、大規模ネットワークインスタンスでは、最大可能性のような標準的なアプローチはすぐに難解になる。 本稿では,ネットワーク内のノードのアクティベーション時間に制限のある情報のみを与えられた有効拡散モデルのパラメータを学習可能な,スケーラブルな動的メッセージパッシングアプローチに基づく計算効率の高いアルゴリズムを提案する。 一般的なIndependent Cascadeモデルは、私たちのアプローチを説明するために使われます。 学習モデルからの抽出可能な推論は,元のモデルと比較して限界確率の予測精度がよいことを示す。 予測品質をさらに向上させるモデル混合学習のための体系的な手法を開発する。

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