論文の概要: Influence Estimation and Maximization via Neural Mean-Field Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02608v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 00:02:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 16:50:57.503423
• Title: Influence Estimation and Maximization 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影響推定と最大化
• Authors: Shushan He, Hongyuan Zha and Xiaojing Ye
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル平均場(NMF)ダイナミクスを用いた新しい学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは拡散ネットワークの構造とノード感染確率の進化を同時に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.91291234832546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel learning framework using neural mean-field (NMF) dynamics for inference and estimation problems on heterogeneous diffusion networks. Our new framework leverages the Mori-Zwanzig formalism to obtain an exact evolution equation of the individual node infection probabilities, which renders a delay differential equation with memory integral approximated by learnable time convolution operators. Directly using information diffusion cascade data, our framework can simultaneously learn the structure of the diffusion network and the evolution of node infection probabilities. Connections between parameter learning and optimal control are also established, leading to a rigorous and implementable algorithm for training NMF. Moreover, we show that the projected gradient descent method can be employed to solve the challenging influence maximization problem, where the gradient is computed extremely fast by integrating NMF forward in time just once in each iteration. Extensive empirical studies show 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）: 異種拡散ネットワーク上での推論および推定問題に対するニューラル平均場(NMF)ダイナミクスを用いた新しい学習フレームワークを提案する。 我々の新しいフレームワークは、モリ・ズワンジッヒ形式を利用して個々のノード感染確率の正確な進化方程式を求め、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の遅延微分方程式を描画する。 情報拡散カスケードデータを直接利用して,拡散ネットワークの構造とノード感染確率の進化を同時に学習することができる。 パラメータ学習と最適制御の接続も確立され、nmfを訓練するための厳密で実装可能なアルゴリズムとなる。 さらに,各イテレーションで1回だけnmfを前方に積分することにより,勾配を極端に高速に計算する難解な影響最大化問題を解決するために,投影勾配降下法が有効であることを示す。 広範な実証研究により,本手法は基盤となる拡散ネットワークモデルに多様で頑健であり,合成データと実世界のデータの両方において,既存の手法の精度と効率を大幅に上回っていることが示された。

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