論文の概要: Learning of networked spreading models from noisy and incomplete data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00011v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 13:12:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 12:25:27.406686
• Title: Learning of networked spreading models from noisy and incomplete data
• Title（参考訳）: 雑音・不完全データからのネットワーク拡散モデルの学習
• Authors: Mateusz Wilinski and Andrey Y. Lokhov
• Abstract要約: スケーラブルな動的メッセージパッシング技術に基づく普遍的な学習手法を提案する。 このアルゴリズムは、モデルとデータに関する利用可能な事前知識を活用し、拡散モデルのネットワーク構造とパラメータの両方を再構成する。 キーモデルパラメータを持つ手法の線形計算複雑性は,アルゴリズムを大規模ネットワークインスタンスにスケーラブルにすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.669018800404791
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have seen a lot of progress in algorithms for learning parameters of spreading dynamics from both full and partial data. Some of the remaining challenges include model selection under the scenarios of unknown network structure, noisy data, missing observations in time, as well as an efficient incorporation of prior information to minimize the number of samples required for an accurate learning. Here, we introduce a universal learning method based on scalable dynamic message-passing technique that addresses these challenges often encountered in real data. The algorithm leverages available prior knowledge on the model and on the data, and reconstructs both network structure and parameters of a spreading model. We show that a linear computational complexity of the method with the key model parameters makes the algorithm scalable to large network instances.
• Abstract（参考訳）: 近年、完全データと部分データの両方からダイナミクスを拡散するパラメータを学ぶアルゴリズムが進歩している。 残る課題には、未知のネットワーク構造のシナリオによるモデル選択、ノイズデータ、時間内の観測の欠如、正確な学習に必要なサンプル数を最小限に抑えるための事前情報の効率的な導入などが含まれる。 本稿では,実データで頻繁に発生する課題を解決する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普遍的な学習手法を提案する。 このアルゴリズムは、モデルとデータに関する利用可能な事前知識を活用し、拡散モデルのネットワーク構造とパラメータの両方を再構成する。 キーモデルパラメータを持つ手法の線形計算複雑性は,アルゴリズムを大規模ネットワークインスタンスにスケーラブルにすることを示す。

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