当代预测模型很难解释，因为他们的深网利用了输入要素之间的许多复杂关系。这项工作通过测量相关特征对网络相对于输入的功能熵的贡献，提出了模型可解释性的理论框架。我们依赖于对数 - 索波列夫的不等式，该不平等是通过功能性渔民信息与数据的协方差界定功能熵的。这提供了一种衡量特征子集对决策功能的信息贡献的原则方法。通过广泛的实验，我们表明我们的方法超过了基于图像，文本和音频等各种数据信号的现有基于基于可解释性抽样的方法。
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近年来，在我们称之为社交媒体的意见生态系统中，极端主义观点的兴起。允许在线极端主义坚持会带来可怕的社会后果，并不断探索减轻它的努力。积极的干预措施，受控信号，以提高某些意见的目的增加了对意见生态系统的关注，这就是缓解途径的一种途径。这项工作提出了一个平台，通过意见市场模型（OMM）测试积极干预措施的有效性，这是一个在线意见生态系统的两层模型，共同考虑了开幕式的相互作用和积极干预的作用。第一层使用多元离散时间霍克斯流程模拟了意见注意市场的规模；第二层利用市场份额吸引模型来模拟合作的意见并竞争市场份额，但注意力有限。在合成数据集上，我们显示了我们提出的估计方案的收敛性。在Facebook和Twitter讨论的数据集中，其中包含有关丛林大火和气候变化的中等和极右翼意见，我们在最先进的表现以及揭示潜在意见互动的能力上表现出了优越的预测性能。最后，我们使用OMM来证明主流媒体报道的有效性是抑制极右翼意见的积极干预措施。
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识别概率上下文无语法的问题有两个方面：第一个是确定语法的拓扑（语法规则），第二个是估计每个规则的概率权重。考虑到一般来说，尤其是学习无上下文语法的硬度结果，尤其是概率语法，大多数文献都集中在第二个问题上。在这项工作中，我们解决了第一个问题。我们将注意力限制在结构上明确的无上下文语法（SUWCFG）上，并为\提供了一种查询学习算法，用于\结构上明确的概率无上下文语法（SUPCFG）。我们表明，可以使用\ emph {Co-Linear多重树自动机}（CMTA）表示SUWCFG，并提供一种学习CMTA的多项式学习算法。我们表明，学到的CMTA可以转换为概率语法，从而提供了一种完整的算法，用于学习结构明确的概率上下文无语法（语法拓扑和概率权重），并使用结构化的成员资格查询和结构化的等价Queries。这项工作的摘要版本在AAAI 21上发布。
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这项工作引入了一种新颖的多变量时间点过程，部分均值行为泊松（PMBP）过程，可以利用以将多变量霍克斯过程适合部分间隔删除的数据，该数据包括在尺寸和间隔子集上的事件时间戳的混合中组成的数据。 - 委员会互补尺寸的事件计数。首先，我们通过其条件强度定义PMBP过程，并导出子临界性的规律性条件。我们展示了鹰过程和MBP过程（Rizoiu等人）是PMBP过程的特殊情况。其次，我们提供了能够计算PMBP过程的条件强度和采样事件历史的数字方案。第三，我们通过使用合成和现实世界数据集来证明PMBP过程的适用性：我们测试PMBP过程的能力，以恢复多变量霍克参数给出鹰过程的样本事件历史。接下来，我们在YouTube流行预测任务上评估PMBP过程，并表明它优于当前最先进的鹰强度过程（Rizoiu等人。（2017b））。最后，在Covid19的策划数据集上，关于国家样本的Covid19每日案例计数和Covid19相关的新闻文章，我们展示了PMBP拟合参数上的聚类使各国的分类能够分类案件和新闻的国家级互动报告。
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