We extend the well-known $\beta$-model for directed graphs to dynamic network setting, where we observe snapshots of adjacency matrices at different time points. We propose a kernel-smoothed likelihood approach for estimating $2n$ time-varying parameters in a network with $n$ nodes, from $N$ snapshots. We establish consistency and asymptotic normality properties of our kernel-smoothed estimators as either $n$ or $N$ diverges. Our results contrast their counterparts in single-network analyses, where $n\to\infty$ is invariantly required in asymptotic studies. We conduct comprehensive simulation studies that confirm our theory's prediction and illustrate the performance of our method from various angles. We apply our method to an email data set and obtain meaningful results.


翻译:我们将著名的有向图$\beta$模型扩展到动态网络设置中,其中我们观察到在不同时间点的邻接矩阵快照。我们提出了一种核平滑似然方法,用于从$N$个快照中估计$2n$个时变参数,其中$n$是节点数。我们证明了我们的核平滑估计器具有一致性和渐进正态性质,当$n$或$N$发散时。这与单网络分析中它们的类似物形成对比,其在渐近研究中不变地要求$n\to\infty$。我们进行了全面的模拟研究,证实了我们理论的预测,并从各个角度说明了我们方法的性能。我们将我们的方法应用于电子邮件数据集,并获得了有意义的结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
39+阅读 · 2020年7月27日
神经网络的拓扑结构,TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月15日
【ICLR2020-】基于记忆的图网络,MEMORY-BASED GRAPH NETWORKS
专知会员服务
108+阅读 · 2020年2月22日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
17+阅读 · 2019年10月30日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
VIP会员
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
17+阅读 · 2019年10月30日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员