用于提取二模投影骨架的固定度序列模型替代方案比较
社会与信息网络
2022-02-22 v5 应用统计
摘要
二部或二模网络的投影捕捉共现关系，并被用于不同领域（如生态学、经济学、文献计量学、政治学）来表示单模网络。分析此类网络的一个关键挑战是确定两个节点间观测到的共现次数是否显著，从而判断它们之间是否存在边。一种方法，即固定度序列模型（FDSM），通过将边的权重与原始二部网络度序列固定的零模型进行比较来评估其显著性。尽管 FDSM 是一个直观的零模型，但它计算代价高昂，因为需要蒙特卡洛模拟来估计每条边的 p 值，因此对于大型投影不切实际。在本文中，我们探索了 FDSM 的四种潜在替代方案：固定填充模型（FFM）、固定行模型（FRM）、固定列模型（FCM）和随机度序列模型（SDSM）。我们在准确性、速度、统计功效、相似性和恢复已知社区的能力方面将这些模型与 FDSM 进行比较。我们发现，在计算上快速的 SDSM 在广泛条件下提供了对计算上不切实际的 FDSM 的统计保守但接近的近似，并且即使在信号微弱时也能正确恢复已知社区结构。因此，尽管每个骨架模型可能有其特定应用，我们推荐在 FDSM 不切实际时使用 SDSM 来提取二部投影的骨架。
引用
@article{arxiv.2105.13396,
title = {Comparing Alternatives to the Fixed Degree Sequence Model for Extracting the Backbone of Bipartite Projections},
author = {Zachary P. Neal and Rachel Domagalski and Bruce Sagan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.13396},
year = {2022}
}