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Estimating nodal spreading influence using partial temporal networks
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AI
DOI：10.1016/j.chaos.2025.117163.png)
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摘要
En 中文
• 我们通过局部和短期的时序网络观测来估计节点的传播影响。
• 基于时间尊重游走（time-respecting walks）的中心性指标被设计用来估计传播影响。
• 指标性能取决于传播过程的感染概率。
• 有影响力的节点倾向于通过时间尊重游走早期触及许多其他节点。
• 我们演示并解释了为何我们的指标优于经典中心性度量。
Keyword:
Nodal influence estimation
Spreading processes
Walk-based centrality metrics
Nodal properties
Temporal networks
Partial network information
AI总结
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期刊
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