科学合著网络中非参数传递性与优先连接函数的联合估计
物理与社会
2019-10-02 v1 社会与信息网络
数据分析、统计与概率
应用统计
统计计算
摘要
我们提出一种统计方法，用于同时估计增长网络中的非参数传递性与优先连接函数，有别于传统方法中孤立估计各函数或假定其函数形式。我们的模型对两个真实世界合著网络拟合良好，并能揭示在传统方法下无法获得的优先连接与传递性现象的引人细节。我们还基于模型公式所诱导的概率动态过程，引入一种量化这些现象在网络增长过程中贡献量的方法。应用该方法，我们发现两个合著网络中传递性均主导优先连接（PA）。这表明间接关系在科学创造过程中的重要性。所提方法已在R包FoFaF中实现。
引用
@article{arxiv.1910.00213,
title = {Joint Estimation of the Non-parametric Transitivity and Preferential Attachment Functions in Scientific Co-authorship Networks},
author = {Masaaki Inoue and Thong Pham and Hidetoshi Shimodaira},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.00213},
year = {2019}
}
备注
24 pages, 10 figures