对称关系数据中的同质性与随机等价性建模
统计方法学
2007-11-08 v1
摘要
本文讨论了一种用于对称关系数据推断和预测的潜变量模型。该模型基于特征值分解的思想，将两个节点之间的关系表示为节点特定潜特征向量的加权内积。这种“特征模型”推广了其他流行的潜变量模型，如潜类模型和距离模型：数学上证明了任何潜类或距离模型都可以表示为特征模型，反之则不然。我们在三个真实数据集的背景下考察了这一点的实际意义，对于这些数据集，特征模型的样本外预测性能优于或等同于其他两种模型。
引用
@article{arxiv.0711.1146,
title = {Modeling homophily and stochastic equivalence in symmetric relational data},
author = {Peter D. Hoff},
journal= {arXiv preprint arXiv:0711.1146},
year = {2007}
}
备注
12 pages, 4 figures, 1 table