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RESEARCH · CL_76841 · Jun 5 · 17:38

新的机器学习框架从级联数据中恢复影响网络

研究人员开发了CascadeNet，一个新颖的机器学习框架，无需指定扩散模型即可从级联数据中恢复隐藏的影响网络。该方法使用基于雅可比矩阵的方法和Neyman-正交去偏来实现准确的网络推断。CascadeNet在各种数据生成过程的模拟中表现出优越的性能，并准确绘制了西班牙的COVID-19传播网络，与现有方法不同，它与移动数据具有良好的相关性。