Contagion Origins: Maximum-Likelihood Estimation in Spreading Models

Core Concepts

Probabilistic approach for rumor source detection using maximum likelihood estimation in spreading models.

Abstract

The article discusses the importance of identifying the source of epidemic-like spread in networks, focusing on rumor source detection. It introduces a probabilistic approach utilizing maximum likelihood algorithms and starlike tree approximations for general graphs. The study evaluates the effectiveness of the proposed algorithm in diverse network scenarios, advancing information dissemination strategies.
I. Introduction

Epidemic-like spreading is crucial in network science.
Malicious information proliferation poses cybersecurity challenges.
COVID-19 infodemic triggered an epidemic of online misinformation.
WHO declared war against COVID-19 Infodemic.
II. System Model

Rumor-spreading model outlined with maximum likelihood estimator.
Rumor source estimator based on observed graph data and precise timings.
III. Rumor Source Detector for Tree Graphs

Evaluation of likelihood ratio between nodes in tree graphs.
Theoretical results for d-regular trees and likelihood ratios between adjacent nodes.
IV. Approximations and Asymptotics by Starlike Tree Graphs

Starlike tree graphs defined and approximation algorithm presented.
Analysis of asymptotic behavior of likelihood ratio in starlike trees.
V. Experiments

Numerical examples illustrate properties of the proposed estimator on starlike trees.
Comparison with existing methods like rumor centrality and distance centrality in Random Trees and ER random graphs.
VI. Further Discussions

Markovian models like hyper-Erlang distributions and phase-type distributions can enhance understanding of rumor dynamics.

Stats

"Comprehensive evaluations confirm algorithmic effectiveness."
"Gamma functions offer potent tool for analyzing graph-theoretic features."
"Asymptotic behavior analyzed for likelihood ratio between nodes."

Quotes

"The challenge lies in tracing the source from a snapshot observation."
"Novel starlike tree approximation extends applicability to general graphs."
"Our formulation provides valuable insights into network resilience."

Key Insights Distilled From

Unraveling Contagion Origins

by Pei-Duo Yu,C... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14890.pdf

Deeper Inquiries

How can hyper-Erlang distributions enhance modeling of rumor propagation

ハイパー・エルラン分布は、噂の伝播をモデリングする際にどのように役立ちますか？
ハイパー・エルラン分布は、従来のエルラン分布を一般化し、柔軟な形状を可能とする確率分布のクラスです。噂の伝播では、連続した噂の伝達間隔ごとに異なる速度で噂がグラフ上を広まることが考慮されます。実験データから得られた噂伝播時間へのハイパー・エルラン分布の適合により、異なるグラフ辺を通じて噂がどれだけ速くまたは遅く広まるかについて追加的なトポロジカル特性を決定できます。

What are the implications of phase-type distributions on understanding complex stochastic processes

位相型分布は複雑な確率プロセス理解へどんな影響を与えますか？
位相型分布は、さまざまな状態間の移行時間（例：初期拡散、変動、最終的消滅）を記述することで、「段階」や「局面」ごとに異なる時点で起こる現象や出来事（例：情報拡散） を表す複雑な確率プロセスモデリングに使用されます。 噂伝播コンテキストではこれらの状態は異なる段階や局面（例：初期拡散段階から変動段階そして最終的消滅段階） それぞれ対応します。位相型分布を用いてこれら状態間移行時間およびその挙動模式化することで より深い洞察力及び理解力が得られます。

How does the boundary effect impact rumor source detection accuracy

境界効果が噂源探知精度に与える影響は何ですか？
境界効果は主要部題内外部世界あたり交差して生じたもめん現象です。
この場合 呜呼源探知アルゴリズム中心部以外領域又周囲地帯情報利用能力強調重要性示唆します。
具体的言う 様々方法評価比較実施 結果 告中心推定値他手法比高正確性証明ありました。
この背景下 告源位置特定処理中 老親範囲内外部情報活用必要性強調されました。