latent diffusion models代码

latent diffusion models代码
潜在扩散模型是一种预测社交媒体信息传播的模型，它考虑到了信息的传播和个体的影响力。

下面将介绍一些潜在扩散模型的实现代码。

1. LT模型
LT模型中，节点的影响力被建模为与其邻居节点的影响力之和成正比。

具体来说，该模型首先从一个初始节点开始，然后逐步扩展到其他节点。

该模型的核心思想是：如果一个节点被其邻居节点影响，则该节点将被激活。

实现该模型的代码如下所示：
1.1 创建粘连列表：
adhesion = {}
for node in graph.nodes:
adhesion[node] = set([])
for edge in graph.edges:
adhesion[edge[0]].add(edge[1]) adhesion[edge[1]].add(edge[0]) 1.2 模拟扩散过程：
def simulateLTModel(ic_nodes): active_set = ic_nodes[:] activated_nodes = list(ic_nodes) while active_set:
new_active_set = []
for node in active_set:
for neighbor in adhesion[node]:
if neighbor not in activated_nodes:
influence = sum([graph[node][nbr]['weight'] for nbr in active_set if nbr != node])
threshold = random.random()
if threshold < influence:
new_active_set.append(neighbor)
activated_nodes.append(neighbor)
active_set = new_active_set
return len(activated_nodes)
2. IC模型
IC模型，也称为独立级联模型，是用于模拟信息扩散的另一种常用模型。

该模型中，每个节点都有一定的概率相互影响，被激活。

具体来说，该模型的核心思想是：一个节点被激活的概率取决于其邻居节点被激活的概率。

实现IC模型的代码如下所示：
2.1 模拟扩散过程：
def simulateICModel(ic_nodes):
active_set = ic_nodes[:]
activated_nodes = list(ic_nodes)
while active_set:
new_active_set = []
for node in active_set:
for neighbor in adhesion[node]:
if neighbor not in activated_nodes: threshold = random.random()
if threshold < graph[node][neighbor]['weight']:
new_active_set.append(neighbor)
activated_nodes.append(neighbor)
active_set = new_active_set
return len(activated_nodes)
3. TIM模型
TIM模型可以看作是LT模型和IC模型的一种综合，它既考虑了节点邻居对其影响的因素，也考虑了节点之间的独立性。

具体来说，该模型中的节点可以通过与其邻居节点相互影响而被激活，也可以通过独立地受到内部影响而被激活。

此外，TIM模型还考虑了节点本身的初始激活概率。

实现TIM模型的代码如下所示：
3.1 计算节点影响力（LT部分）：
def calcNodeInfluence_LT(node, active_set):
influence = sum([graph[node][nbr]['weight'] for nbr in active_set if nbr != node])
return influence
3.2 计算节点影响力（IC部分）：
def calcNodeInfluence_IC(node, active_set):
influence = 0.0
for neighbor in adhesion[node]:
if neighbor in active_set:
influence += graph[node][neighbor]['weight']
return influence
3.3 计算节点影响力（TIM部分）：
def calcNodeInfluence_TIM(node, active_set):
influence_LT = calcNodeInfluence_LT(node, active_set) influence_IC = calcNodeInfluence_IC(node, active_set) influence_self = graph.nodes[node]['initial_activation_probability'] influence = influence_LT + influence_IC + influence_self
return influence
3.4 模拟扩散过程：
def simulateTIMModel(ic_nodes):
active_set = ic_nodes[:]
activated_nodes = list(ic_nodes)
while active_set:
new_active_set = []
for node in active_set:
for neighbor in adhesion[node]:
if neighbor not in activated_nodes:
influence = calcNodeInfluence_TIM(neighbor, active_set)
threshold = random.random()
if threshold < influence:
new_active_set.append(neighbor)
activated_nodes.append(neighbor)
active_set = new_active_set
return len(activated_nodes)
综上所述，以上就是潜在扩散模型的代码实现。

在实际应用中，我们可以根据需
要选择不同的模型，并根据数据和实验结果调整模型参数，以获得更好的预测效果。