Abstract-Suppstå att ett rykte från en enda källa bland en uppsättning misstänkta sprider sig i ett nätverk, hur man rotar ut denna rykteskälla? Med en förhandskunskap om uppsättningen misstänkta noder och en ögonblicksbild observation av infekterade noder, konstruerar vi en maximal en posteriori (MAP) uppskattning eller för att identifiera rykteskällan med hjälp av den mottagliga-infekterade (SI) modellen. Vid analys av prestanda av MAP estimator, a priori misstänkta uppsättning och dess tillhörande anslutning i nätverket medför nya ingredienser till problemet. För detta ändamål, föreslår vi att använda lokala ryktescenter, som är ett generaliserat koncept baserat på begreppet rykte centralitet, för att identifiera källan från misstänkta. För vanliga trädtypsnätverk med nodgrad δ karakteriserar vi P c (n), den korrekta sannolikheten för att källan ska upptäckas vid observation av n-infekterade noder, både i de finita och asymptotiska regimerna. För det första, när den misstänktes uppsättning degenererar in i hela nätverket, så att varje infekterad nod tillhör den misstänkta uppsättningen, växer lim n→ņ P c (n) från 0,25 till 0,307 när δ ökar från tre till oändligheten, ett resultat som först fastställdes i Zaman (2011, 2012) genom ett annat tillvägagångssätt med mer matematiska maskineri; dessutom, P c (n) monotont minskar med n och ökar med δ även i den finita-n regimen. För det andra, när de misstänkta noderna utgör en ansluten del av nätverket, överskrider lim n→ņ P c (n) avsevärt sannolikheten på förhand om δ ≥ 3 och tillförlitlig upptäckt uppnås när δ blir tillräckligt stor; dessutom minskar P c (n) monotont med n och ökar med δ. För det tredje, när det bara finns två misstänkta noder är lim n→ņ P c (n) minst 0,75 om δ ≥ 3; och P c (n) ökar med avståndet mellan de två misstänkta. För det fjärde, när det finns flera misstänkta noder, bland alla möjliga anslutningsmönster, att alla misstänkta bildar en enda ansluten del av nätverket uppnår den minsta detektionsannolikheten för MAP källa uppskattning. Vår analys utnyttjar idéer från Pólyas urn-modell i sannolikhetsteori och ger insikt i hur ryktet sprider sig inte bara i den asymptotiska regimen utan också i den allmänna finita-n-regimen.
Arbetet REF studerade problemet med ett enda rykte härstamning lokalisera med en förkunskaper.
Rooting out the Rumor Culprit from Suspects
{'venue': '2013 IEEE International Symposium on Information Theory', 'journal': '2013 IEEE International Symposium on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}