Nov, 2017

潜变量动态网络模型综述

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TL;DR本文回顾了动态网络的统计建模方法。我们重点介绍具有潜在变量的模型，特别是潜在空间模型和潜在类模型，旨在研究网络的观察特征和未观察结构。同时，我们还总结了这些动态模型在文献中研究的应用，并列出了数据来源。在此基础上，我们概括了动态网络建模中潜在变量存在的几个开放性问题和挑战。
发现论文，激发创造
  • 动态网络的潜在空间模型

    本研究利用潜在欧氏空间嵌入纵向网络数据轨迹，提出了一种动态网络模型，采用 MCMC 算法估计模型参数和演员的潜在位置。该模型具有有意义的可视化效果，易于处理方向或无向边，缺失边且很好地用于预测未来边。此外，我们给出了一种新颖的方法来仅使用边信息来检测和可视化演员之间的吸引力。我们使用该模型研究了从荷兰教室和美国众议院成员收集的协同赞助网络中收集的数据，以展示该模型的实用性并使研究人员深入了解网络的演化和结构。

    May, 2020

  • 动态网络和时态知识图谱的神经潜空间模型

    本文提出了一种适用于动态网络的统计模型 Neural Latent Space Model with Variational Inference，该模型能够表示并预测网络结构的演化，并在同质、双部分和异质网络的真实数据集上表现出优异的性能。

    Nov, 2019

  • 加权边动态网络的潜空间模型

    采用潜空间模型，利用链接函数建模平均耦合缔结及数据扩充进行广泛扩展，应用该方法于计数耦合缔结和非负实耦合缔结的模型分析模拟数据以及移动电话数据与国际贸易数据，通过马尔科夫蒙特卡罗算法评估模型参数和潜在演员轨迹获得对网络动力学的深入洞见。

    May, 2020

  • 动态随机块模型用于时间演化社交网络

    本文提出了一个状态空间模型，将静态网络的随机块模型扩展到动态网络的建模中，并使用扩展卡尔曼滤波器配合局部搜索来拟合模型，实验表明此算法与使用马尔可夫蒙特卡罗抽样的最先进算法相竞争，但计算代价显著降低。

    Mar, 2014

  • 动态网络的生成模型与应用

    本文提出了一种基于潜在空间的统计模型，用于对社交网络、协作网络等观察到的具有时间动态的网络进行建模和分析，该模型可应用于社区检测和链路预测等任务，并与现有方法相比表现出更好的效果。

    Feb, 2018

  • 网络数据的无限潜在属性模型

    本文提出了一种基于层次贝叶斯模型的潜在变量模型，能更好地提取社交和生物学网络数据的结构关系并预测，相比只有一个层级的模型，本模型在预测性能上有显著的改进。

    Jun, 2012

  • 潜在树模型及其应用调查

    本文综述了一种称为潜在树模型的概率图模型，其通过树形结构和潜在变量的捕捉来解决数据分析中的困难，包括潜在结构发现、多维聚类和概率推断等。

    Feb, 2014

  • 统计网络模型调查

    本文综述历史发展中的统计网络建模及其在静态和动态网络模型中的应用，强调对图形化表示、参数及其估计的解释，并介绍了机器学习和统计学中的一些未解之谜和挑战。

    Dec, 2009

  • 动态网络的随机图模型

    本文提出了一些标准网络模型的概括，包括随机网络、配置模型和随机块模型，将它们推广到时变网络的情况。我们假设边缘的存在和缺失受节点属性的连续时间马尔可夫过程的速率参数控制，并演示了这些模型在数据分析和统计推断中的应用。我们的方法可以通过观察边缘出现和消失的特征动态，以及节点对边缘连接的时间上的概率来估计网络演化的时间常量或推断出社区结构，我们演示了这些方法在计算机生成的测试网络和实际数据中的应用。

    Jul, 2016

  • 自然语言深度潜变量模型教程

    通过变分推断的视角深入探讨了深度潜变量模型的局限性，洞察了深度参数化条件概率的困难性以及潜变量目标在反向传播中的不可微性问题。

    Dec, 2018