沈庆雷;邓岳 用于微企业信息传播模型参数估计的ABC-EM算法。 （中文。英文摘要） Zbl 1488.62214号 模糊系统。数学。 35，编号3，50-58（2021）. 摘要：本文基于实验，利用近似贝叶斯计算期望最大化（ABC-EM）算法，在不完全数据条件下估计复杂网络中离散时间随机微型企业信息传播模型（MBID）的参数。首先，通过分析微信业务网络的特点和微信业务信息传输机制，建立了适合微信业务的信息传输模型，即无知传播-社区（ISR）模型。此外，在尝试用最大似然法（ML）和期望最大化算法（EM）估计模型参数失败后，我们使用了近似贝叶斯计算序列蒙特卡罗（ABC-SMC）用ABC-EM算法代替EM算法的E步，成功地估计了模型中的参数。最后，仿真结果表明，与ML算法相比，ABC-EM算法大大提高了估计精度。 MSC公司： 62第25页 统计学在社会科学中的应用 2015年1月62日 贝叶斯推断 62-08 统计问题的计算方法 62C05型 统计决策理论的一般考虑 90B15号机组 运筹学中的随机网络模型 91天30分 社交网络；意见动态 关键词：微型企业;复杂网络;参数估计;不完整数据 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.Shen}和\textit{Y.Deng}，模糊系统。数学。35，编号3，50-58（2021；Zbl 1488.62214）