論文の概要: A Latent Space Model for Multilayer Network Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09560v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 00:53:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-22 18:11:42.305128
• Title: A Latent Space Model for Multilayer Network Data
• Title（参考訳）: 多層ネットワークデータのための潜時空間モデル
• Authors: Juan Sosa and Brenda Betancourt
• Abstract要約: アクターの共通集合上で定義された2つ以上のソーシャルネットワークを同時に特徴付けるベイズ統計モデルを提案する。 モデルの主な特徴は階層的な事前分布であり、システム全体を共同で表現することができる。 我々のモデルの性能は、アクターの種類、サイズ、関係性を考慮し、いくつかの実世界のデータセットを用いて説明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a Bayesian statistical model to simultaneously characterize two or more social networks defined over a common set of actors. The key feature of the model is a hierarchical prior distribution that allows us to represent the entire system jointly, achieving a compromise between dependent and independent networks. Among others things, such a specification easily allows us to visualize multilayer network data in a low-dimensional Euclidean space, generate a weighted network that reflects the consensus affinity between actors, establish a measure of correlation between networks, assess cognitive judgements that subjects form about the relationships among actors, and perform clustering tasks at different social instances. Our model's capabilities are illustrated using several real-world data sets, taking into account different types of actors, sizes, and relations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,共通のアクターセット上で定義された2つ以上のソーシャルネットワークを同時に特徴付けるベイズ統計モデルを提案する。 モデルの主な特徴は階層的な事前分布であり、システム全体を共同で表現し、依存ネットワークと独立したネットワーク間の妥協を達成する。 このような仕様により,低次元ユークリッド空間における多層ネットワークデータの可視化,アクター間のコンセンサス親和性を反映した重み付きネットワークの生成,ネットワーク間の相関尺度の確立,被験者がアクター間の関係について形成した認知的判断の評価,異なるソーシャルインスタンスにおけるクラスタリングタスクの実行が容易になる。 我々のモデルの性能は、アクターの種類、サイズ、関係性を考慮し、いくつかの実世界のデータセットを用いて説明される。

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