Kaskader av information, idéer, rykten och virus sprids via nätverk. Ibland är det önskvärt att hitta källan till en kaskad med en ögonblicksbild av den. I detta dokument behandlas problemet med källhänsyn enligt Independent Cascade (IC-modellen). För det första är #P-fullständigheten av källinferens problem bevisas. Sedan föreslås en Markov-kedja Monte Carlo-algoritm för att hitta en lösning. Det är värt att notera att vår algoritm är utformad för att hantera stora nätverk. Dessutom är algoritmen inte beroende av förkunskaper om när kaskaden började. Slutligen genomförs experiment på verkliga sociala nätverk för att utvärdera resultatet. Under alla experimentella inställningar identifierade vår algoritm den sanna källan med stor sannolikhet.
REF använder en Markov kedja Monte Carlo metod för att dra slutsatsen problem.
Cascade source inference in networks: a Markov chain Monte Carlo approach
{'venue': 'Computational social networks', 'journal': 'Computational social networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}