Abstract-I detta arbete, vi överväga hypotes testning och anomali upptäckt på dataset där varje observation är ett vägt nätverk. Exempel på sådana data är nätverk för hjärnkonnektivitet från fMRI-flödesdata, eller word co-occurence tal för populationer av individer. Nuvarande metoder för hypotestestning för viktade nätverk kräver vanligtvis att gränsen för kantvikter, för att omvandla data till binära nätverk. Detta resulterar i en förlust av information, och resultaten är känslighet för valet av tröskelvärden. Vårt arbete undviker detta, och vi överväger viktade-graf observationer i två situationer, 1) där varje graf tillhör en av två populationer, och 2) där enheter tillhör en av två populationer, med varje enhet har flera grafer (indexerad t.ex. av tiden). Särskilt föreslår vi en hierarkisk Bayesiansk hypotestesting ram som modellerar varje population med en blandning av latenta rymdmodeller för viktade nätverk, och sedan testar populationer av nätverk för skillnader i distribution över komponenter. Vårt ramverk är kapabelt till populations-nivå, entitets-specifika, samt kantspecifika hypotestester. Vi tillämpar det på syntetiska data och tre verkliga dataset: två sociala medier dataset med ordsammankomster från diskussioner på Twitter om den politiska oron i Brasilien, och på Instagram om uppmärksamhet Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) och depression droger, och en medicinsk dataset som involverar fMRI hjärnskannorna hos människor. Resultaten visar att vår föreslagna metod har lägre typ I-fel och högre statistisk effekt jämfört med alternativ som behöver sänka kantvikterna. Dessutom visar de att vår föreslagna metod är bättre lämpad att hantera mycket heterogena datauppsättningar.
Durante m.fl. [2018], REF föreslog en blandning av latent utrymme modell för att utföra hypotes testning på populationen av binära och viktade jämbördiga grafer, respektive.
Multi-level hypothesis testing for populations of heterogeneous networks
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}