ABC-EM算法对微商信息传播模型的参数估计 |
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作者单位: | 天津职业大学电子信息工程学院,天津 300410;天津工业大学计算机科学与技术学院,天津 300387 |
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摘 要: | 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高。
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关 键 词: | 微商 近似贝叶斯连续蒙特卡罗 近似贝叶斯计算-期望最大化 复杂网络 参数估计 不完备数据 |
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