Abstract-Contagions såsom spridningen av populära nyheter, eller infektionssjukdomar, sprids i kaskader över dynamiska nätverk med omärkliga topologier. Men "sociala signaler" såsom tid för köp av produkter, eller blogginlägg är mätbara, och implicit beroende av den underliggande topologin, vilket gör det möjligt att spåra det över tid. Intressant är att nätverkstopologier ofta "hoppar" mellan diskreta tillstånd som kan förklara plötsliga förändringar i de observerade signalerna. I detta dokument förespråkas en förändrad dynamisk strukturekvationsmodell för att fånga den topologiberoende kaskadutvecklingen, liksom de diskreta tillstånd som driver de underliggande topologierna. Villkor under vilka den föreslagna ändrade modellen kan identifieras fastställs. En rekursiv l1-norm regulariserad minimum-square estimator läggs fram för att gemensamt spåra stater och nätverk topologier. En effektiv första ordningens proximal-gradientalgoritm är utvecklad för att lösa det resulterande optimeringsproblemet. Numeriska experiment på både syntetiska data och verkliga kaskader som mäts under loppet av ett år genomförs, och testresultat bekräftar effekten av den rekommenderade metoden. Index Terms-Social nätverk, strukturell ekvation modell, nätverk kaskade, topologi inference, växlade linjära system.
Författare i REF använder en strukturell ekvationsmodell (SEM) för att fånga orsakssamband, och under tiden gemensamt spåra signaltillstånd och grafstruktur genom rekursiv minsta-kvartsskattning.
Tracking Switched Dynamic Network Topologies from Information Cascades
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}