Tiden spelar en viktig roll för spridningen av information, inflytande och sjukdom över nätverk. I många fall observerar vi bara när en nod kopierar information, fattar ett beslut eller blir smittad - men konnektivitet, överföringshastigheter mellan noder och överföringskällor är okända. Att dra slutsatsen den underliggande dynamiken är av enastående intresse eftersom det möjliggör prognostisering, påverkan och fördröja infektioner, i stort sett tolkas. I detta syfte modellerar vi diffusionsprocesser som diskreta nätverk av kontinuerliga temporalprocesser som sker i olika hastigheter. Med tanke på kaskaddata -observerade infektionstider av noder - drar vi slutsatsen kanterna på det globala diffusionsnätverket och uppskattar överföringshastigheterna för varje kant som bäst förklarar observerade data. Optimeringsproblemet är konvext. Modellen (utan heuristik) innebär naturligtvis sparsamma lösningar och kräver ingen parameterinställning. Problemet frikopplas till en samling oberoende mindre problem, vilket lätt expanderar till nätverk i storleksordningen hundratusentals noder. Experiment på verkliga och syntetiska data visar att vår algoritm både återvinner kanterna på diffusionsnätverk och exakt uppskattar deras överföringshastigheter från kaskaddata.
De föreslagna metoderna i REF finner optimala nät- och överföringshastigheter som maximerar sannolikheten för tidsförökningsdata.
Uncovering the Temporal Dynamics of Diffusion Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}