Statistiska ensembler definierar sannolikhetsrymder för alla nätverk som överensstämmer med given aggregerad statistik och har blivit avgörande för analysen av relationsdata om nätverksanslutna system. Deras numeriska och analytiska studie utgör grunden för slutsatsen av topologiska mönster, definitionen av nätverksanalytiska åtgärder, samt för modellurval och statistiska hypotestester. Bidra till grunden av dessa viktiga datavetenskap tekniker, i denna artikel introducerar vi generaliserade hypergeometriska ensembler, en ram av analytiskt dragbara statistiska ensembler av finita, riktade och viktade nätverk. Detta ramverk kan tolkas som en generalisering av den klassiska konfigurationsmodellen, som vanligen används för att slumpmässigt generera nätverk med en given gradsekvens eller distribution. Vår generalisering vilar på införandet av dyadiska länk benägenheter, som fångar grad-korrigerade tendenser par av noder för att bilda kanter mellan varandra. Genom att studera empiriska och syntetiska data visar vi att vårt tillvägagångssätt ger breda perspektiv på communitydetektion, modellurval och statistisk hypotestestning.
Nyligen, generaliserade hypergeometriska ensembler REF har föreslagits som en ram för modellval och statistisk hypotes testning av ändliga, riktade och viktade nätverk som gör det möjligt att koda flera topologiska mönster såsom block modeller där homofily spelar en viktig roll i kopplingsbeslut.
Generalized Hypergeometric Ensembles: Statistical Hypothesis Testing in Complex Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}