预测中的条件潜在扩散模型
时间: 2024-02-18 12:53:13 浏览: 138
条件潜在扩散模型(Conditional Latent Diffusion Model,CLDM)是一种基于概率图模型的社交网络信息传播模型,它可以用来预测在给定条件下某个节点会不会参与信息传播。
CLDM 基于传统的潜在扩散模型(Latent Diffusion Model,LDM),并加入了条件因素。在 CLDM 中,每个节点都有一个潜在状态,表示它是否会参与信息传播。条件因素可以是节点的属性(如性别、年龄、职业等),也可以是网络结构(如节点之间的关系、社区结构等)。通过考虑这些条件因素,CLDM 可以更准确地预测信息传播的结果。
CLDM 的核心思想是,节点的潜在状态受到两个因素的影响:一是节点自身的属性,二是它邻居节点的状态。具体来说,节点的潜在状态可以通过以下方式计算得到:
$$
p(z_i=1|\boldsymbol{x}_i,\boldsymbol{z}_{\mathcal{N}_i})=\sigma\left(\alpha+\beta_1x_{i,1}+\cdots+\beta_mx_{i,m}+\sum_{j\in\mathcal{N}_i}w_{ij}z_j\right)
$$
其中,$z_i$ 表示节点 $i$ 的潜在状态,$\boldsymbol{x}_i$ 是节点 $i$ 的属性向量,$\boldsymbol{z}_{\mathcal{N}_i}$ 是节点 $i$ 的邻居节点的潜在状态向量,$\alpha$ 是一个常数项,$\beta_1,\cdots,\beta_m$ 是节点属性的系数,$w_{ij}$ 是节点 $i$ 和节点 $j$ 之间的权重。$\sigma(\cdot)$ 是 sigmoid 函数,用来将值映射到 $[0,1]$ 范围内。
CLDM 中的参数可以通过极大似然估计来学习,具体来说,就是最大化观测到的信息传播结果的概率。CLDM 可以用于预测某个节点在给定条件下是否会参与信息传播,也可以用于预测整个社交网络的信息传播结果。
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