I detta dokument överväger vi problemet med att lokalisera informationskällan med glesa observationer. Vi antar att en bit information sprids i ett nätverk enligt en heterogen mottaglig-infekterad-återtäckt (SIR) modell, där en nod sägs vara infekterad när den tar emot informationen och återhämtar sig när den tar bort eller döljer informationen. Vi antar vidare att en liten del av infekterade noder rapporteras, från vilken vi måste hitta källan till informationen. Vi antar den provväg baserad estimator utvecklad i [1], och bevisa att på oändliga träd, den provväg baserad estimator är en Jordan infektionscenter med avseende på uppsättningen observerade infekterade noder. Med andra ord minimerar den provbana som baseras på uppskattningen det maximala avståndet till observerade infekterade noder. Vi bevisar vidare att avståndet mellan estimatorn och den faktiska källan är övre avgränsad av en konstant oberoende av antalet infekterade noder med hög sannolikhet på oändliga träd. Våra simuleringar på trädnätverk och verkliga nätverk visar att den provvägsbaserade estimatorn är närmare den faktiska källan än flera andra algoritmer.
I REF, Det visas att Jordan centrum är fortfarande inom ett avgränsat humle avstånd från den verkliga källan med hög sannolikhet, oberoende av antalet infekterade noder.
A robust information source estimator with sparse observations
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2014 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2014 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}