Vi ger en systematisk studie av problemet med att hitta källan till ett rykte i ett nätverk. Vi modellerar rykte som sprids i ett nätverk med den populära mottagliga-infekterade (SI) modellen och sedan konstruera en uppskattning för rykteskällan. Denna estimator är baserad på en ny topologisk kvantitet som vi kallar ryktes centralitet. Vi konstaterar att detta är en maximal sannolikhet (ML) estimator för en klass av grafer. Vi finner följande överraskande tröskelfenomen: på träd som växer snabbare än en linje, estimator alltid har icke-trivial detektion sannolikhet, medan på träd som växer som en linje, detektion sannolikheten kommer att gå till 0 när nätverket växer. Simuleringar som utförs på syntetiska nätverk såsom den populära små-världen och skalfria nätverk, och på verkliga nätverk såsom ett internet AS-nätverk och den amerikanska elnätsnätet, visar att estimatorn antingen hittar källan exakt eller inom några humle av den verkliga källan över olika nättopologier. Vi jämför rykte centralitet med en annan gemensam nätverk centralitet begrepp kallas distans centralitet. Vi bevisar att på träd, ryktescenter och avstånd centrum är likvärdiga, men på allmänna nätverk, de kan skilja sig. I själva verket, simuleringar visar att rykte centralitet överträffar avstånd centralitet i att hitta rykten källor i nätverk som inte är träd-liknande.
Shah och Al. REF ger en systematisk studie och design en rykteskälla uppskattare baserat på begreppet rykte centralitet.
Rumors in a Network: Who's the Culprit?
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'History']}