diffusion model 训练代码

diffusion model 训练代码
以下是一个简单的diffusionmodel的训练代码，用于预测在社交网络中信息传播的速度和范围。

首先，我们需要导入必要的库：
```
import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import minimize
```
然后，我们需要定义模型：
```
def diffusion_model(p, G, source_node):
'''
p: list，每个节点的概率
G: networkx Graph，网络图
source_node: int，源节点
'''
infected = set([source_node])
infected_next = set([source_node])
while len(infected_next) > 0:
# 计算下一轮感染的节点
infected_new = set()
for node in infected_next:
neighbors = set(G.neighbors(node)) - infected
infected_new |= set(np.random.choice(list(neighbors), size=int(np.random.binomial(len(neighbors), p[node]))))
# 更新感染节点集合
infected |= infected_new
infected_next = infected_new
return infected
```
这个模型基于随机传播的假设，其中每个节点有一个概率
$p_i$ 成为感染节点。

在每一轮传播中，感染节点将随机传播到其未被感染的邻居节点。

通过迭代计算，模型会返回传播的结果，即被感染的节点集合。

接下来，我们需要定义模型的损失函数，用于优化模型的参数： ```
def model_loss(p, G, source_node, true_nodes):
'''
p: list，每个节点的概率
G: networkx Graph，网络图
source_node: int，源节点
true_nodes: set，真实被感染的节点集合
'''
predicted_nodes = diffusion_model(p, G, source_node)
loss = len(true_nodes - predicted_nodes)
return loss
```
这个损失函数基于模型的预测结果和真实结果之间的差异，即未被正确预测的感染节点数量。

最后，我们需要使用优化算法来训练模型并预测传播结果：
```
# 创建一个随机网络图
G = nx.erdos_renyi_graph(100, 0.1)
# 设置源节点和真实被感染的节点集合
source_node = 0
true_nodes = set([1, 2, 3, 4, 5])
# 初始化每个节点的概率
p = np.random.random(size=len(G))
# 使用优化算法来最小化损失函数
res = minimize(model_loss, p, args=(G, source_node, true_nodes))
# 获取最优参数
p_opt = res.x
# 预测传播结果
predicted_nodes = diffusion_model(p_opt, G, source_node) # 绘制网络图和传播结果
nx.draw_networkx(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos=nx.spring_layout(G), nodelist=predicted_nodes, node_color='r')
plt.show()
```
这个代码将会创建一个随机的网络图，并将节点 0 设置为源节点。

然后，我们会手动指定真实被感染的节点集合。

模型将使用优化算法来训练参数，并通过预测传播结果来验证模型的效果。

最后，我们会绘制网络图和传播结果，以便更好地可视化模型的预测结果。