I många tillämpningar är det av intresse att identifiera avvikande beteende i ett dynamiskt interagerande system. Sådana avvikande interaktioner återspeglas av strukturella förändringar i nätverksrepresentationen av systemet. Vi föreslår och undersöker användningen av en dynamisk version av den gradkorrigerade stokastiska blockmodellen (DCSBM) som ett sätt att modellera och övervaka dynamiska nätverk som genomgår en betydande strukturförändring. Vår modell erbjuder ett sätt att simulera en mängd lokala och globala förändringar i ett tidsvarierande nätverk. Dessutom kan man på ett effektivt sätt upptäcka sådana förändringar med hjälp av uppskattningar av maximal sannolikhet för de parametrar som kännetecknar DCSBM. Vi bedömer nyttan av den dynamiska DCSBM på både simulerade och verkliga nätverk. Med hjälp av en enkel övervakningsstrategi på DCSBM, kan vi upptäcka betydande förändringar i den amerikanska senaten co-voting nätverk som återspeglar både tider av sammanhållning och tider av polarisering bland republikanska och demokratiska medlemmar. Vår analys tyder på att den dynamiska DCSBM ger en realistisk "grundsanning" nätverksmodell där styrkor och svagheter i alla nätverk övervakningsmetoder kan utvärderas.
Denna modell har antagits i REF för övervakning av den amerikanska senaten co-voting nätverk.
Modeling and estimating change in temporal networks via a dynamic degree corrected stochastic block model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}