社交媒体事件的Hawkes Process建模代码
本仓库提供了一个使用Hawkes Process对推特事件进行建模、参数估计以及预测的Python代码资源。该代码是根据原作者的R语言代码自行编写的Python版本，并且已经过测试，确保运行无误。
资源内容
压缩包内包含以下文件：
- Tutorial application.py：调用函数实现具体功能的文件，展示了如何使用Hawkes Process对推特事件进行建模和预测。
- simulation.py：包含算法的建模细节，提供了Hawkes Process的模拟和参数估计功能。
- marked_hawkes.py：包含标记Hawkes Process的实现细节，支持对事件进行更精细的建模。
- 样例数据：提供了用于测试和演示的样例数据，帮助用户快速上手。
使用说明
- 安装依赖：确保你的Python环境中已经安装了必要的依赖库，如NumPy、Pandas等。
- 运行代码：解压压缩包后，可以直接运行
Tutorial application.py文件，查看Hawkes Process在推特事件建模中的应用。 - 自定义数据：你可以使用自己的数据替换样例数据，进行自定义的建模和预测。
详细教程
关于代码的详细使用教程和算法原理，请参见我的系列笔记。笔记中详细介绍了Hawkes Process的理论基础、参数估计方法以及如何在实际应用中进行事件建模和预测。
欢迎下载
欢迎大家下载并使用本资源，如果你在使用过程中遇到任何问题或有任何建议，欢迎随时联系我。希望这个代码能够帮助你在社交媒体事件分析中取得更好的成果！