【摘 要】
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在基于不完备的实验数据条件下,利用近似贝叶斯计算-期望最大化(ABC-EM)算法估计复杂网络中离散时间的随机微商信息传播模型中的参数。首先通过分析微商网络的特点和微商信息传播机制,建立了适合微商信息传播模型的模型,即无知-传播-免疫(ISR)模型。此外,在尝试通过极大似然法(ML)和期望最大化算法(EM)来估计模型的参数失败之后,使用近似贝叶斯连续蒙特卡罗(ABC-SMC)来代替EM算法的E步,并且用ABC-EM算法成功地估计了模型中的参数。最后,仿真结果表明ABC-EM算法比极大似然法估计参数的准确性要
【机 构】
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天津职业大学电子信息工程学院,天津工业大学计算机科学与技术学院
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在基于不完备的实验数据条件下,利用近似贝叶斯计算-期望最大化(ABC-EM)算法估计复杂网络中离散时间的随机微商信息传播模型中的参数。首先通过分析微商网络的特点和微商信息传播机制,建立了适合微商信息传播模型的模型,即无知-传播-免疫(ISR)模型。此外,在尝试通过极大似然法(ML)和期望最大化算法(EM)来估计模型的参数失败之后,使用近似贝叶斯连续蒙特卡罗(ABC-SMC)来代替EM算法的E步,并且用ABC-EM算法成功地估计了模型中的参数。最后,仿真结果表明ABC-EM算法比极大似然法估计参数的准确性要
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