Der Artikel präsentiert ein Tensor-Faktorisierungsmodell, die nichtnegativen Tucker-Zerlegung (NNTuck), als Erweiterung des stochastischen Blockmodells (SBM) auf mehrschichtige Netzwerke. Das Modell zerlegt das Adjazenz-Tensor eines mehrschichtigen Netzwerks in Faktoren, die sowohl die Knotengemeinschaften als auch die Schichtgemeinschaften beschreiben.
Die Analyse der Schichtfaktormatrix Y ermöglicht es, Schichtunabhängigkeit, -abhängigkeit und -redundanz zu quantifizieren. Dafür werden Likelihood-Ratio-Tests zwischen verschachtelten NNTuck-Modellen vorgeschlagen.
Das NNTuck-Modell wird auf verschiedene empirische mehrschichtige Netzwerke angewendet. Es zeigt sich Schichtunabhängigkeit in einem biologischen Netzwerk, Schichtabhängigkeit in einer kognitiven sozialen Struktur und Schichtredundanz in mehreren sozialen Unterstützungsnetzwerken.
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