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Universal features of correlated bursty behaviour
M. Karsai, K. Kaski, A.-L. Barabási, J. Kertész
arXiv:1111.7235

人の行動だけではなく，ニューロンの発火，地震の発生頻度にまで見られるburstyを定量化して測って，モデル化した論文．

あるTime Windowに区切って，その期間内にイベントが何回起こったかの分布は，Time Windowの大きさにはよらずほぼ等しい指数のベキ分布に成る．
これをトリガーにして，発生時間間隔(inter-event)や自己相関関数を見る．
モデルは，基本的にはKleinbergの出したburstyのモデルと同じで，それに記憶(memory)の概念を加えたものでnormal stateとexcited stateの2状態の遷移モデルになっている．
excited stateの時に，それまでに起こったイベント回数にベキ的に依存する確率で，続けてイベントがおきやすい．
normal stateの時は固定の確率πでexcited stateに遷移するか，残りの確率でそのままの場外に居続ける．
normalかexcitedに居続ける強化関数(reinforcement function)によってイベント間隔は決まり，この強化関数はそれまでの間隔にたいしてベキ関数で決まる．
このベキ指数がnormalとexcitedでは異なる値を取り，excitedの値がnormalより十分大きい時に，(0.3 << 5.0くらい)burstyな現象となる．

面白いとは思うのだけれど，もう1歩なんか考察が欲しい感じ．
難しいけれど，なぜ状態が遷移するのかとか，記憶が強化されるのかとかいう．
#人のことはいえないが．