論文の概要: Higher-order accurate two-sample network inference and network hashing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07573v3
• Date: Fri, 2 Feb 2024 15:04:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 20:49:42.242014
• Title: Higher-order accurate two-sample network inference and network hashing
• Title（参考訳）: 高次精度2サンプルネットワーク推論とネットワークハッシュ
• Authors: Meijia Shao, Dong Xia, Yuan Zhang, Qiong Wu and Shuo Chen
• Abstract要約: ネットワーク比較のための2サンプル仮説テストは、多くの重要な課題を示す。 我々は,新しいメソッドとその変種を特徴とする包括的ツールボックスを開発した。 提案手法は,既存のツールの高速化と精度に優れ,電力効率が最適であることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.984114642035692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Two-sample hypothesis testing for network comparison presents many significant challenges, including: leveraging repeated network observations and known node registration, but without requiring them to operate; relaxing strong structural assumptions; achieving finite-sample higher-order accuracy; handling different network sizes and sparsity levels; fast computation and memory parsimony; controlling false discovery rate (FDR) in multiple testing; and theoretical understandings, particularly regarding finite-sample accuracy and minimax optimality. In this paper, we develop a comprehensive toolbox, featuring a novel main method and its variants, all accompanied by strong theoretical guarantees, to address these challenges. Our method outperforms existing tools in speed and accuracy, and it is proved power-optimal. Our algorithms are user-friendly and versatile in handling various data structures (single or repeated network observations; known or unknown node registration). We also develop an innovative framework for offline hashing and fast querying as a very useful tool for large network databases. We showcase the effectiveness of our method through comprehensive simulations and applications to two real-world datasets, which revealed intriguing new structures.
• Abstract（参考訳）: Two-sample hypothesis testing for network comparison presents many significant challenges, including: leveraging repeated network observations and known node registration, but without requiring them to operate; relaxing strong structural assumptions; achieving finite-sample higher-order accuracy; handling different network sizes and sparsity levels; fast computation and memory parsimony; controlling false discovery rate (FDR) in multiple testing; and theoretical understandings, particularly regarding finite-sample accuracy and minimax optimality. 本稿では,これらの課題に対処するため,新しい手法とその変種に強力な理論的保証を伴って包括的ツールボックスを開発する。 提案手法は,既存のツールの高速化と精度に優れ,電力効率が最適であることが証明された。 我々のアルゴリズムはユーザフレンドリで、様々なデータ構造(単一または繰り返しのネットワーク観測、未知または未知のノード登録)を扱うのに便利です。 また,大規模ネットワークデータベースのための非常に有用なツールとして,オフラインハッシュと高速クエリのための革新的なフレームワークを開発した。 提案手法の有効性を2つの実世界のデータセットに網羅したシミュレーションと応用により明らかにした。

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