이 논문은 고정 차수 시퀀스를 가진 이분 네트워크에서 무작위 표본을 추출하는 효율적인 방법을 제안한다.
먼저 이분 네트워크 무작위 표본 추출을 위한 거래 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 네트워크의 차수 시퀀스를 유지하면서 에지의 위치를 무작위로 교환하여 새로운 네트워크를 생성한다. 그러나 이 알고리즘이 언제 충분한 수의 거래를 수행했는지 알기 어렵다는 문제가 있다.
따라서 저자는 표본 네트워크들의 관측 네트워크로부터의 거리 분포가 안정화될 때까지 거래를 수행하는 정지 규칙을 제안한다. 이 규칙은 Kolmogorov-Smirnov 검정을 사용하여 거리 분포의 안정화를 판단한다.
저자는 335개의 다양한 차수 시퀀스에 대해 이 정지 규칙의 성능을 검증했다. 그 결과 93.2%의 경우 무작위 표본을 생성할 수 있었다. 또한 실제 생태학, 사회학, 정치학 데이터에 적용하여 실용성을 입증했다.
이 방법은 고정 차수 시퀀스를 가진 이분 네트워크에서 무작위 표본을 효율적으로 추출할 수 있는 실용적인 도구를 제공한다. 또한 거래 알고리즘의 혼합 시간 추정에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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