Abstract- Signifikant ansträngningar har gått in i utvecklingen av statistiska modeller för analys av data i form av nätverk, såsom sociala nätverk. De flesta befintliga arbeten har fokuserat på modellering av statiska nätverk, som antingen representerar en enstaka ögonblicksbild eller en aggregerad vy över tiden. Det har nyligen funnits intresse för statistisk modellering av dynamiska nätverk, som observeras vid flera tidpunkter och erbjuder en rikare representation av många komplexa fenomen. I detta dokument presenterar vi en statespace-modell för dynamiska nätverk som utvidgar den välkända stokastiska blockmodellen för statiska nätverk till den dynamiska inställningen. Vi passar modellen på ett nästan optimalt sätt med ett utökat Kalmanfilter (EKF) förstärkt med en lokal sökning. Vi visar att den EKF-baserade algoritmen presterar konkurrenskraftigt med en toppmodern algoritm baserad på Markov-kedjan Monte Carlo-provtagning men är betydligt mindre krävande.
REF fokuserar på tidsuppskattning av sannolikheten för klassanslutning via ett utökat Kalman-filter.
Dynamic stochastic blockmodels for time-evolving social networks
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 8 (2014) 552-562', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}