社会网络中选择与影响的协同演化
社会与信息网络
2011-06-15 v1 物理与社会
机器学习
摘要
许多网络是复杂的动力系统，其中节点的属性和网络的拓扑（链接结构）都会随时间变化。我们提出了一个协同演化网络模型，其中节点属性和网络结构在相互影响下共同演化。具体来说，我们考虑一个混合隶属度随机块模型，其中观察到两个节点之间存在链接的概率取决于它们当前的隶属度向量，而这些隶属度向量本身又在节点间存在链接的情况下发生演化。因此，网络是由描述节点的随机过程的相互作用所塑造的，而这些过程本身又受到不断变化的网络结构的影响。我们为该模型推导了一个高效的变分推断过程，并在合成数据和真实数据上验证了该模型。
引用
@article{arxiv.1106.2788,
title = {Co-evolution of Selection and Influence in Social Networks},
author = {Yoon-Sik Cho and Greg Ver Steeg and Aram Galstyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1106.2788},
year = {2011}
}
备注
In Proc. of the Twenty-Fifth Conference on Artificial Intelligence (AAAI-11)