排除引文网络中的静态潜在同质性
数字图书馆
2016-12-09 v2
摘要
引文和合著网络为科学进展的动力学提供了洞察。我们也可以将它们视为因果结构的表示，即捕获在图中的逻辑过程。从因果视角，我们可以提出这样的问题：作者形成群体主要是由于其先前的共同兴趣，还是他们喜爱的主题是‘具传染性的’并通过合著传播。此类网络已被人工智能界广泛研究，且最近与量子物理中纠缠粒子产生的非局域关联建立了联系——潜在隐藏变量的影响可以通过相同的代数几何方法分析，该方法依赖于一系列半定规划（SDP）松弛。遵循这一线索，我们将样本合著网络视为因果图，并利用 SDP 松弛排除了潜在同质性作为导致观测到模式化的先前共同兴趣的表现。通过将代数几何引入引文研究，我们为分析内容相关社会影响的现有方法增添了新的工具。
引用
@article{arxiv.1605.08185,
title = {Ruling Out Static Latent Homophily in Citation Networks},
author = {Peter Wittek and Sándor Darányi and Gustaf Nelhans},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.08185},
year = {2016}
}
备注
14 pages, 1 figure, computational details are available at https://github.com/peterwittek/ipython-notebooks/blob/master/Citation_Network_SDP.ipynb. in Scientometrics, 2016