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联邦边缘推理中的因果影响
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了社交图中代理之间的因果影响，并提出了一种算法来评估代理的整体影响力。通过验证结果和算法的有效性，揭示了代理之间的因果关系和影响流动。
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关键要点
- 研究社交图中代理之间的因果影响。
- 考察社交学习模型和分布式决策协议的动态性。
- 推导出表达式以揭示代理之间的因果关系。
- 解释网络中的影响流动。
- 结果依赖于图的拓扑结构和代理的信息水平。
- 提出一种算法评估代理的整体影响力。
- 发现高度有影响力的代理。
- 提供从原始观测数据中学习模型参数的方法。
- 通过合成数据和真实的Twitter数据验证算法的有效性。
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