De senaste åren har intresset för utvecklingen av statistiska modeller för dynamiska nätverk varit stort. Detta papper riktar sig mot nätverk som utvecklas i diskret tid där både noder och kanter kan dyka upp och försvinna med tiden, såsom dynamiska nätverk av sociala interaktioner. Vi föreslår en stokastisk blockövergångsmodell (SBTM) för dynamiska nätverk som inspireras av den välkända stokastiska blockmodellen (SBM) för statiska nätverk och flera nya dynamiska förlängningar av SBM. Till skillnad från de flesta befintliga dynamiska modeller, gör det inte ett dolt Markov antagande på kantnivå dynamik, vilket gör det möjligt närvaro eller frånvaro av kanter för att direkt påverka framtida kant sannolikheter. Vi visar att den föreslagna SBTM är betydligt bättre på att reproducera durationer av kanter i verkliga sociala nätverk data mellan kanter samtidigt som tolkningen av SBM.
I REF utökar samma författare arbetet med att ta bort de dolda Markov antagandena om kantnivå dynamik, vilket möjliggör beroende över tiden.
Stochastic Block Transition Models for Dynamic Networks
{'venue': 'Proceedings of the 18th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (2015) 1079-1087', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}