动态网络社区检测的潜空间方法
统计方法学
2020-05-19 v1
摘要
将二值数据嵌入潜空间一直是建模各类网络的流行方法。虽已利用该方法对静态网络进行聚类，本文给出在动态网络数据中进行社区检测的两种方法，建立在文献中先前提出的距离与投影模型之上。我们提出的方法捕捉数据的时间变化方面，可建模有向或无向边，固有地纳入传递性并考虑每个行动者形成边的个体倾向。我们提供贝叶斯估计算法，并将这些方法应用于一个排序动态友谊网络以及世界进出口数据。
引用
@article{arxiv.2005.08276,
title = {Latent Space Approaches to Community Detection in Dynamic Networks},
author = {Daniel K. Sewell and Yuguo Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08276},
year = {2020}
}