Odredivost nultog pacijenta ovisno o njegovoj poziciji u mreži

diplomski rad

• Naslov (engleski): Detectability of Patient Zero Depending on its Position in the Network
• Autor: Iva Miholić
• Mentor: Mile Šikić (mentor)
• Član povjerenstva: Mile Šikić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mladen Vučić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ana Sović Kržić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2016-07-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Odredivost nultog pacijenta je problem traženja izvora zaraze na temelju djelomične povijesti epidemiološke dinamike i mrežne strukture.
Uz pretpostavku da je epidemija krenula iz jednog čvora i na temelju cjelokupnog znanja o mreži te poznavanja zaraženih čvorova do fiksnog vremenskog trenutka u diskretnom SIR modelu širenja zaraze, moguće je konstruktirati MAP klasifikator na temelju estimacije distribucije vjerojatnosti izvora zaraze pomoću Monte Carlo metoda, a koje se dodatno optimiziraju uzorkovanjem po važnosti. Izvedeni novi Soft Margin sekvencijalni Monte Carlo detektor usprediv je s detektorom iz \emph{benchmarka} uz bolju konvergenciju i bolju vremensku složenost.

Pokazano je da detektabilnost kao entropijska detekatiblnost i točnost detekcije ovise o vrijednostima parametara SIR modela za širenje epidemije, a slično je pokazano i za detekciju izvora glasine prema ISS modelu širenja glasine. Za SIR model pokazano je kako je lakše otkriti izvor zaraze ako početni čvor ima manju centralnost.

Sažetak (engleski)

Detectability of patient zero is source detection problem based on partial history of epidemic spreading and underlying network structure.
Assuming the epidemic started from a single source and based on the known infected nodes up to fixed time threshold simulated with discrete SIR epidemic spreading model, it is possible to construct MAP classifier based on estimation of epidemic source distribution using Monte Carlo methods optimised with importance sampling. The new Soft Margin Sequential Monte Carlo detector is comparable with the benchmark detector with better convergence and better time complexity.

It is presented how detectability in terms of entropical detectability and accuracy depends on parameters of the SIR model for epidemic source detection, as well as how parameters of ISS model for rumour spreading govern the rumour source detection. For the SIR model it is presented the source node with lower centrality is expected to be more detectable.

• Ključne riječi: kompleksne mreže; odredivost nultog pacijenta; širenje epidemije; širenje glasina; Monte Carlo metode; sekvencijalni Monte Carlo
• Ključne riječi (engleski): complex networks; detectability of patient zero; epidemic spreading; rumour spreading; Monte Carlo methods; Sequential Monte Carlo
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:660116
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-02-06 10:40:45