論文の概要: Community models for networks observed through edge nominations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03652v2
- Date: Fri, 19 Mar 2021 03:25:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 04:35:02.384082
- Title: Community models for networks observed through edge nominations
- Title（参考訳）: エッジ候補によるネットワークのコミュニティモデル
- Authors: Tianxi Li, Elizaveta Levina, Ji Zhu
- Abstract要約: コミュニティはネットワークにおいて一般的で広く研究されている構造であり、一般的にはネットワークが完全に正しく観察されているという仮定のもとである。
問合せノードを経由したエッジの記録に基づく,ネットワークサンプリング機構のクラスに対する汎用モデルを提案する。
一般モデルに基づくスペクトルクラスタリングにより,コミュニティ検出が可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.442024233731203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Communities are a common and widely studied structure in networks, typically
under the assumption that the network is fully and correctly observed. In
practice, network data are often collected by querying nodes about their
connections. In some settings, all edges of a sampled node will be recorded,
and in others, a node may be asked to name its connections. These sampling
mechanisms introduce noise and bias which can obscure the community structure
and invalidate assumptions underlying standard community detection methods. We
propose a general model for a class of network sampling mechanisms based on
recording edges via querying nodes, designed to improve community detection for
network data collected in this fashion. We model edge sampling probabilities as
a function of both individual preferences and community parameters, and show
community detection can be performed by spectral clustering under this general
class of models. We also propose, as a special case of the general framework, a
parametric model for directed networks we call the nomination stochastic block
model, which allows for meaningful parameter interpretations and can be fitted
by the method of moments. Both spectral clustering and the method of moments in
this case are computationally efficient and come with theoretical guarantees of
consistency. We evaluate the proposed model in simulation studies on both
unweighted and weighted networks and apply it to a faculty hiring dataset,
discovering a meaningful hierarchy of communities among US business schools.
- Abstract（参考訳）: コミュニティはネットワークにおいて一般的で広く研究されている構造であり、ネットワークが完全に正しく観察されているという仮定の下では一般的である。
実際には、ネットワークデータは接続についてノードに問い合わせることで収集されることが多い。
ある設定では、サンプリングされたノードのすべてのエッジが記録され、別の設定では、ノードにその接続名を付けるように要求される。
これらのサンプリングメカニズムは、コミュニティ構造を曖昧にし、標準コミュニティ検出手法に基づく仮定を無効にするノイズとバイアスをもたらす。
このような方法で収集されたネットワークデータのコミュニティ検出を改善するために,クエリノードを介したエッジの記録に基づくネットワークサンプリング機構のクラスに対する汎用モデルを提案する。
本研究では,個々の嗜好とコミュニティパラメータの両方の関数としてエッジサンプリング確率をモデル化し,一般モデルのスペクトルクラスタリングによってコミュニティ検出を行うことを示す。
また、一般的なフレームワークの特殊な場合として、モーメントの手法により、意味のあるパラメータの解釈を可能にする有向確率ブロックモデルと呼ばれる有向ネットワークのパラメトリックモデルを提案する。
この場合のスペクトルクラスタリングとモーメント法はともに計算効率が高く、一貫性を理論的に保証する。
非重み付きネットワークと重み付きネットワークのシミュレーション研究において提案モデルを評価し,米国のビジネススクールにおける有意義なコミュニティ階層を見出し,教員採用データセットに適用する。
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