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Advances in Data Analysis and Classification

A stochastic block model for interaction lengths

  • 18.06.2020
  • Regular Article
Erschienen in:
Verfasst von
Riccardo Rastelli
Michael Fop
Erschienen in
Advances in Data Analysis and Classification | Ausgabe 2/2020

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Abstract

Wir schlagen ein neues stochastisches Blockmodell vor, das sich auf die Analyse von Interaktionslängen in dynamischen Netzwerken konzentriert. Das Modell beruht nicht auf einer Diskretisierung der Zeitdimension und kann zur Analyse von Netzwerken verwendet werden, die sich kontinuierlich im Laufe der Zeit entwickeln. Das Rahmenwerk beruht auf einer Clusterstruktur auf den Knoten, wobei zwei Knoten derselben latenten Gruppe dazu neigen, Interaktionen und Nicht-Interaktionen ähnlicher Länge zu erzeugen. Wir führen einen variationalen Erwartungsmaximierungsalgorithmus ein, um Inferenzen durchzuführen, und passen ein weit verbreitetes Clusterkriterium an, um Modellauswahl durchzuführen. Schließlich validieren wir unsere Methodik anhand simulierter Datenexperimente und zeigen zwei illustrative Anwendungen in Bezug auf Interaktionsdaten von Angesicht zu Angesicht und ein Fahrrad-Sharing-Netzwerk.
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Titel
A stochastic block model for interaction lengths
Verfasst von
Riccardo Rastelli
Michael Fop
Publikationsdatum
18.06.2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Advances in Data Analysis and Classification / Ausgabe 2/2020
Print ISSN: 1862-5347
Elektronische ISSN: 1862-5355
DOI
https://doi.org/10.1007/s11634-020-00403-w
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