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Multiresolution network models
Journal of Computational and Graphical Statistics ( IF 2.4 ) Pub Date : 2018-11-05 , DOI: 10.1080/10618600.2018.1505633 Bailey K Fosdick 1 , Tyler H McCormick 2 , Thomas Brendan Murphy 3 , Tin Lok James Ng 3 , Ted Westling 4
Journal of Computational and Graphical Statistics ( IF 2.4 ) Pub Date : 2018-11-05 , DOI: 10.1080/10618600.2018.1505633 Bailey K Fosdick 1 , Tyler H McCormick 2 , Thomas Brendan Murphy 3 , Tin Lok James Ng 3 , Ted Westling 4
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ABSTRACT Many existing statistical and machine learning tools for social network analysis focus on a single level of analysis. Methods designed for clustering optimize a global partition of the graph, whereas projection-based approaches (e.g., the latent space model in the statistics literature) represent in rich detail the roles of individuals. Many pertinent questions in sociology and economics, however, span multiple scales of analysis. Further, many questions involve comparisons across disconnected graphs that will, inevitably be of different sizes, either due to missing data or the inherent heterogeneity in real-world networks. We propose a class of network models that represent network structure on multiple scales and facilitate comparison across graphs with different numbers of individuals. These models differentially invest modeling effort within subgraphs of high density, often termed communities, while maintaining a parsimonious structure between said subgraphs. We show that our model class is projective, highlighting an ongoing discussion in the social network modeling literature on the dependence of inference paradigms on the size of the observed graph. We illustrate the utility of our method using data on household relations from Karnataka, India. Supplementary material for this article is available online.
中文翻译:
多分辨率网络模型
摘要 许多现有的用于社交网络分析的统计和机器学习工具都专注于单一层次的分析。为聚类设计的方法优化了图的全局分区,而基于投影的方法(例如,统计学文献中的潜在空间模型)详细地表示了个人的角色。然而,社会学和经济学中的许多相关问题跨越多个分析尺度。此外,许多问题涉及对不连贯的图进行比较,这些图不可避免地会具有不同的大小,这可能是由于缺失数据或现实世界网络中固有的异质性。我们提出了一类网络模型,可以在多个尺度上表示网络结构,并促进具有不同个体数量的图之间的比较。这些模型在高密度子图中不同地投入建模工作,通常称为社区,同时保持所述子图之间的简约结构。我们展示了我们的模型类是投影的,突出了社交网络建模文献中关于推理范式对观察图大小的依赖性的持续讨论。我们使用来自印度卡纳塔克邦的家庭关系数据来说明我们方法的效用。本文的补充材料可在线获取。我们使用来自印度卡纳塔克邦的家庭关系数据来说明我们方法的效用。本文的补充材料可在线获取。我们使用来自印度卡纳塔克邦的家庭关系数据来说明我们方法的效用。本文的补充材料可在线获取。
更新日期:2018-11-05
中文翻译:
多分辨率网络模型
摘要 许多现有的用于社交网络分析的统计和机器学习工具都专注于单一层次的分析。为聚类设计的方法优化了图的全局分区,而基于投影的方法(例如,统计学文献中的潜在空间模型)详细地表示了个人的角色。然而,社会学和经济学中的许多相关问题跨越多个分析尺度。此外,许多问题涉及对不连贯的图进行比较,这些图不可避免地会具有不同的大小,这可能是由于缺失数据或现实世界网络中固有的异质性。我们提出了一类网络模型,可以在多个尺度上表示网络结构,并促进具有不同个体数量的图之间的比较。这些模型在高密度子图中不同地投入建模工作,通常称为社区,同时保持所述子图之间的简约结构。我们展示了我们的模型类是投影的,突出了社交网络建模文献中关于推理范式对观察图大小的依赖性的持续讨论。我们使用来自印度卡纳塔克邦的家庭关系数据来说明我们方法的效用。本文的补充材料可在线获取。我们使用来自印度卡纳塔克邦的家庭关系数据来说明我们方法的效用。本文的补充材料可在线获取。我们使用来自印度卡纳塔克邦的家庭关系数据来说明我们方法的效用。本文的补充材料可在线获取。