Abstract-This paper studerar problemet med att upptäcka informationskällan i ett nätverk där spridningen av information följer den populära Susceptible-Infected-Recovered (SIR) modellen. Vi antar att alla noder i nätverket är i det mottagliga tillståndet initialt, förutom en enda informationskälla som är i det infekterade tillståndet. Känsliga noder kan då vara infekterade av infekterade noder, och infekterade noder kan återhämta sig och kommer inte att vara infekterade igen efter återhämtning. Med tanke på en ögonblicksbild av nätverket, som vi känner till graf topologi och alla infekterade noder men inte kan skilja mottagliga noder och återvunna noder, problemet är att hitta informationskällan baserat på ögonblicksbild och nätverket topologi. Vi utvecklar en provpatbaserad metod där estimatorn för informationskällan väljs till den rotnod som är associerad med den provbana som med största sannolikhet leder till den observerade ögonblicksbilden. Vi bevisar för oändliga träd, estimatorn är en nod som minimerar det maximala avståndet till de infekterade noderna. En omvänd infektionsalgoritm föreslås för att hitta en sådan estimator i allmänna grafer. Vi bevisar att för -regelbundna träd sådan att, Där är nodgrad och är infektionsannolikheten, är uppskattningen inom ett konstant avstånd från den faktiska källan med en hög sannolikhet, oberoende av antalet infekterade noder och den tid ögonblicksbilden tas. Våra simuleringsresultat visar att för trädnätverk är den estimator som produceras av den omvända infektionen algoritmen närmare den faktiska källan än den som identifieras av närhet centralitet heuristic. Vi sedan ytterligare utvärdera prestandan av den omvända infektionsalgoritmen på flera verkliga nätverk. Index Terms-Informationskälla detektion, prov-path-baserad metod, Känslig-infekterad-Recovered (SIR) modell.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. antog SIR-modellen och föreslog en metod för att räkna vägval för källdetektering (REF).
Information source detection in the SIR model: a sample-path-based approach
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}