論文の概要: Efficient Estimation for Longitudinal Network via Adaptive Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07866v3
• Date: Mon, 16 Oct 2023 12:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 06:39:22.238783
• Title: Efficient Estimation for Longitudinal Network via Adaptive Merging
• Title（参考訳）: 適応マージによる縦続ネットワークの効率的な推定
• Authors: Haoran Zhang and Junhui Wang
• Abstract要約: 本稿では, 適応型ネットワークマージ, テンソル分解, 点過程の強みを利用した長手ネットワークの効率的な推定手法を提案する。 近隣のスパースネットワークをマージし、観測されたエッジの数を拡大し、推定分散を低減する。 提案手法は,各イテレーションにおける推定誤差の上限を設定することにより,推定を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.541992448747695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Longitudinal network consists of a sequence of temporal edges among multiple nodes, where the temporal edges are observed in real time. It has become ubiquitous with the rise of online social platform and e-commerce, but largely under-investigated in literature. In this paper, we propose an efficient estimation framework for longitudinal network, leveraging strengths of adaptive network merging, tensor decomposition and point process. It merges neighboring sparse networks so as to enlarge the number of observed edges and reduce estimation variance, whereas the estimation bias introduced by network merging is controlled by exploiting local temporal structures for adaptive network neighborhood. A projected gradient descent algorithm is proposed to facilitate estimation, where the upper bound of the estimation error in each iteration is established. A thorough analysis is conducted to quantify the asymptotic behavior of the proposed method, which shows that it can significantly reduce the estimation error and also provides guideline for network merging under various scenarios. We further demonstrate the advantage of the proposed method through extensive numerical experiments on synthetic datasets and a militarized interstate dispute dataset.
• Abstract（参考訳）: 縦ネットワークは複数のノード間の時間的エッジのシーケンスで構成され、時間的エッジはリアルタイムで観測される。 オンラインソーシャルプラットフォームやeコマースの台頭とともにユビキタスになってきたが、文学ではほとんど調査されていない。 本稿では,適応型ネットワークマージ,テンソル分解,点過程の強みを活用した,縦型ネットワークの効率的な推定手法を提案する。 近傍のスパースネットワークをマージし、観測されたエッジの数を増加させ、推定ばらつきを減少させるが、ネットワークマージによってもたらされる推定バイアスは、適応ネットワーク近傍の局所時間構造を利用して制御される。 各イテレーションにおける推定誤差の上限が確立されるような推定を容易にするために,投影勾配降下アルゴリズムが提案されている。 提案手法の漸近的挙動を定量化するために詳細な解析を行い,推定誤差を大幅に低減できることを示すとともに,様々なシナリオにおけるネットワークマージのガイドラインを提供する。 さらに,提案手法の利点を,合成データセットと軍国間紛争データセットに関する広範な数値実験により実証する。

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