动态网络分析中的联合对角化
社会与信息网络
2015-03-19 v1 物理与社会
摘要
联合对角化（JD）是一种用于估计一组矩阵平均特征空间的技术。虽然它已成功应用于许多领域以通过特征向量追踪系统的演化，但其在网络分析中的应用尚属新颖。本文的重点是将 JD 应用于网络的生成树矩阵。这对于不存在单一基础静态图的现实世界接触网络尤为有用。平均特征空间可用于构建代表网络“平均生成树”的图，或代表最常见的传播路径。随后，我们考察了偏离平均值的分布，发现现实世界接触网络中的该分布是多峰的；这表明基础网络中存在多个\emph{模态}。这些模态被识别出来，并被发现对应于特定时间点。因此，JD 可用于分解接触网络随时间的行为，并为每个时间点生成平均静态图。这可以被视为动态和静态图方法在接触网络分析中的一种混合。
引用
@article{arxiv.1110.1198,
title = {On Joint Diagonalisation for Dynamic Network Analysis},
author = {Damien Fay and Jérôme Kunegis and Eiko Yoneki},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.1198},
year = {2015}
}