Vi betraktar problemet med att rekonstruera en epidemi över tiden, eller, mer allmänt, rekonstruera spridningen av en verksamhet i ett nätverk. Vår ingång består av ett temporalt nätverk, som innehåller information om när två noder interagerade, och ett urval av noder som har rapporterats som infekterade. Målet är att återställa flödet av spridningen, inklusive upptäcka startnoder, och identifiera andra troliga-infekterade noder som inte rapporteras. Problemet vi anser har flera tillämpningar, från folkhälsa till sociala medier och viral marknadsföring. Tidigare arbete uttryckligen faktor-i många orealistiska antaganden: det antas att a) det underliggande nätet inte förändras, b) vi har tillgång till perfekt bullerfri data, eller c) vi känner till den exakta spridningsmodell. Däremot undviker vi dessa förenklingar: vi tar hänsyn till tidsnätet, vi behöver bara ett litet urval rapporterade infektioner, och vi gör inga restriktiva antaganden om förökningsmodellen. Vi utvecklar CulT, en skalbar och effektiv algoritm för att rekonstruera epidemier som också lämpar sig för online-inställningar. CulT arbetar genom att formulera problemet som en temporal Steiner-tree beräkning, för vilken vi designar en snabb algoritm som utnyttjar den specifika problemstrukturen. Vi visar effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet genom omfattande experiment på olika datauppsättningar.
Det närmaste inom området för återuppbyggnad av epidemier över tid har gjorts i REF där författarna använder Steinerträd för att härleda förökningsstrukturen.
Reconstructing an Epidemic Over Time
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}