論文の概要: HawkesRank: Event-Driven Centrality for Real-Time Importance Ranking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11472v1
- Date: Thu, 12 Mar 2026 02:51:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.829508
- Title: HawkesRank: Event-Driven Centrality for Real-Time Importance Ranking
- Title（参考訳）: HawkesRank: リアルタイムの重要度ランキングのためのイベント駆動中心性
- Authors: Didier Sornette, Yishan Luo, Sandro Claudio Lera,
- Abstract要約: 我々は,原理的,実証的,適応的な重要度尺度である HawkesRank を紹介する。
HawkesRankがシステムアクティビティを密に追跡し、静的集中度指標を一貫して上回っていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantifying influence in networks is important across science, economics, and public health, yet widely used centrality measures remain limited: they rely on static representations, heuristic network constructions, and purely endogenous notions of importance, while offering little semantic connection to observable activity. We introduce HawkesRank, a dynamic framework grounded in multivariate Hawkes point processes that models exogenous drivers (intrinsic contributions) and endogenous amplification (self- and cross-excitation). This yields a principled, empirically calibrated, and adaptive importance measure. Classical indices such as Katz centrality and PageRank emerge as mean-field limits of the framework, clarifying both their validity and their limitations. Unlike static averages, HawkesRank measures importance through instantaneous event intensities, enabling prediction, transparent endo-exo decomposition, and adaptability to shocks. Using both simulations and empirical analysis of emotion dynamics in online communication platforms, we show that HawkesRank closely tracks system activity and consistently outperforms static centrality metrics.
- Abstract（参考訳）: ネットワークにおける影響力の定量化は、科学、経済学、公衆衛生において重要であるが、しかし広く使われている中央集権度対策は、静的表現、ヒューリスティックなネットワーク構築、純粋に内在的な重要性の概念に依存している。
我々は,外因性ドライバ(内因性寄与)と内因性増幅(自己および相互励起)をモデル化した多変量ホークス点過程を基盤とした動的フレームワークであるHawksRankを紹介する。
これは、原則付き、経験的に校正され、適応的な重要性尺度をもたらす。
Katz CentralityやPageRankといった古典的な指標はフレームワークの平均フィールド制限として現れ、その妥当性と限界を明確にしている。
静的平均とは異なり、HawkeysRankは瞬間的なイベントインテンシティを通じて重要度を測定し、予測、透過的な内外分解、ショックへの適応性を実現している。
オンラインコミュニケーションプラットフォームにおける感情動態のシミュレーションと経験的解析の両方を用いて,HawkeysRankがシステムアクティビティを密に追跡し,静的集中度指標を一貫して上回ることを示す。
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