DySuse: 动态社交网络中的易感性估计

 原文约300字/词，阅读约需1分钟。发表于：。

通过在动态社交网络中进行的感受性估计，我们提出了一种新的基于动态图嵌入技术的端到端框架 (DySuse)，该框架结合了结构和时间信息，以更准确地预测影响传播的结果，并在多个影响传播模型中展现出满意的预测性能。

本文研究了使用单个社交网络的观测数据进行因果效应的估计和推断。考虑了样本大小增加时的依赖关系和信息传输。提出了对网络联系和结构的干预的新的因果效应，并重新分析了一个有争议的研究。在考虑网络结构后，没有发现因果同伴效应的证据。

信息传输 因果效应 样本大小 社交网络 网络结构
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