网络时间序列中多变点与共社区结构的同步检测
社会与信息网络
2020-07-02 v2 物理与社会
统计方法学
摘要
在许多复杂系统中，网络和图以自然方式出现。通常，时间演化行为可轻易地通过时间序列方法被发现和建模。其中，网络分析的两个常见研究问题是社区检测与变点检测。社区检测旨在发现网络中的特定子结构，变点检测试图找出子结构发生变化的时刻。我们提出一种基于模型选择框架的新方法，利用最小描述长度原理（MDL）作为最小化目标准则，同步检测社区结构与变点。所提方法的良好实际性能通过一系列数值实验与真实数据分析得以展示。
引用
@article{arxiv.1812.00789,
title = {Simultaneous Detection of Multiple Change Points and Community Structures in Time Series of Networks},
author = {Rex C. Y. Cheung and Alexander Aue and Seungyong Hwang and Thomas C. M. Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.00789},
year = {2020}
}