Vi anser att problemet med att upptäcka källan till ett rykte (informationsspridning) i ett nätverk baserat på observationer om vilken uppsättning noder har ryktet. I ett nyligen publicerat verk [10] introducerades och studerades denna fråga. Författarna föreslog rykte centralitet som en estimator för att upptäcka källan. De fastställer att det är den maximala sannolikheten estimator med avseende på den populära Disceptible Infected (SI) modell med exponentiell spridningstid för vanliga träd. De visade att eftersom storleken på den infekterade grafen ökar, för en linje (2-regelbundna träd) graf, sannolikheten för källdetektering går till 0 medan för d-regelbundna träd med d ≥ 3 sannolikheten för upptäckt, säger α d, förblir begränsad från 0 och är mindre än 1/2. Deras resultat, dock sluta med att ge insikter för heterogena inställning såsom oregelbundna träd eller SI-modellen med icke-exponentiella spridningstider. Detta papper övervinner denna begränsning och fastställer effektiviteten av rykte centralitet för källdetektering för generiska slumpmässiga träd och SI-modellen med en generisk spridning tidsfördelning. Det viktigaste resultatet är en intressant koppling mellan en kontinuerlig tidsförgreningsprocess av multityp (en likvärdig representation av en generaliserad polyas urn, cf. [1]) och ryktets effektivitet centralitet. Genom detta är det möjligt att exakt kvantifiera detektionsannolikheten. Som en följd av detta återvinner vi alla resultat av [10] som ett specialfall och ännu viktigare, vi får en mängd olika resultat som fastställer ryktets universalitet centralitet i samband med trädliknande grafer och SI-modellen med en generisk spridningstidfördelning.
REF analyserade sannolikheten för upptäckt av rykten centralitet för allmänna slumpmässiga träd.
Rumor centrality: a universal source detector
{'venue': "SIGMETRICS '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}