统计学及其接口

第14卷（2021年）

数字2

具有网络结构的信息扩散

页：115 – 129

内政部：https://dx.doi.org/10.4310/20-SII619

作者

朱学宁（上海复旦大学复旦-新在岭大数据联合研究中心数据科学学院）

Rui Pan（中央财经大学统计与数学学院，北京，中国）

张宇轩（美国加州大学戴维斯分校统计系）

于晨（北京大学光华管理学院，北京，中国）

温泉米（中国上海复旦大学复旦-新泽西大数据联合研究中心数据科学学院）

王汉生（北京大学光华管理学院，北京，中国）

摘要

信息传播是指将某些信息从一个主体传递到另一个主体的过程。这是在大规模社交网络中观察到的一种典型且关键的现象。为了对这种现象进行统计建模，提出并研究了网络扩散模型。然后从短期和长期两个角度在模型框架下研究扩散过程。为了估计模型，提出了极大似然估计量和矩估计量，并进一步建立了它们的渐近性质。通过大量的数值研究表明，所得估计量具有可靠的有限样本性能。最后，对新浪微博上地震新闻的传播进行了分析，以说明其实用性。

关键词

扩散过程，极大似然估计，矩估计，社交网络

全文（PDF格式）

朱学宁获得了国家自然科学基金（自然科学基金，11901105，71991472，U1811461）、上海市优秀青年科学技术航海计划（19YF1402700）和复旦大学数据科学学院复旦-新泽西大数据联合研究中心的资助。

芮磐的研究得到了国家自然科学基金（11971504、11631003、71771224）、中央高校基本科研业务费（QL18010）、青年人才发展支持计划（QYP1911）和中央财经大学创新研究计划的支持。

王汉生的研究得到了国家自然科学基金的部分资助（自然科学基金，118310081152510171532001）。它还得到了中国国家重点研究专项计划（编号：2016YFC0207704）的部分支持。

收到日期：2019年7月1日

2020年4月30日接受

2020年12月22日出版