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Analyse de la Diffusion par Réseaux Bayésiens

L'Analyse de la Diffusion par Réseaux Bayésiens applique l'inférence probabiliste bayésienne à l'étude de la propagation de l'information, des maladies, des comportements ou des innovations à travers un réseau. En plaçant des a priori sur les paramètres de diffusion et en les mettant à jour avec des données de cascade observées, elle quantifie les taux de transmission, identifie les diffuseurs influents, reconstruit les chemins de propagation latents et fournit des estimations complètes de l'incertitude – le tout dans un cadre statistique rigoureux.

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Sources

  1. Gomez Rodriguez, M., Leskovec, J., & Scholkopf, B. (2012). Structure and Dynamics of Information Pathways in Online Media. Proceedings of the 6th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), 23–32. DOI: 10.1145/2433396.2433402
  2. Kitsak, M., Gallos, L. K., Havlin, S., Liljeros, F., Muchnik, L., Stanley, H. E., & Makse, H. A. (2010). Identification of influential spreaders in complex networks. Nature Physics, 6(11), 888–893. DOI: 10.1038/nphys1746

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/network-analysis/bayesian-network-diffusion-analysis

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ScholarGateBayesian Network Diffusion Analysis (Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/network-analysis/bayesian-network-diffusion-analysis · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026