Att nättopologier dras med i relationsdata är ett viktigt problem vid analys av data. Exemplariska tillämpningar inkluderar rekonstruktion av sociala band från data om människainteraktioner, slutsatsen av gen co-expression nätverk från DNA-mikroarray data, eller inlärning av semantiska relationer baserade på co-occurences av ord i dokument. För att lösa dessa problem krävs tekniker för att dra slutsatser om viktiga länkar i bullriga relationsdata. I detta korta dokument föreslår vi en ny statistisk modellram för att ta itu med denna utmaning. Den bygger på generaliserade hypergeometriska ensembler, en klass av generativa stokastiska modeller som ger upphov till analytiskt dragbara sannolikhetsutrymmen av riktade, multi-edge grafer. Vi visar hur detta ramverk kan användas för att bedöma betydelsen av länkar i bullriga relationsdata. Vi illustrerar vår metod i två datauppsättningar som fångar spatiotemporala närhetsförhållanden mellan aktörer i ett socialt system. Resultaten visar att vårt analytiska ramverk ger ett nytt tillvägagångssätt för att dra slutsatser om viktiga kopplingar från relationsdata, med intressanta perspektiv för utvinning av data om sociala system. Nyckelord: Statistisk analys · Graph Theory · Network Inference · Statistical Ensemble · Relational Data · Graph Mining · Graph Analysis · Network Analysis · Social Network · Social Network Analysis · Community Structures · Data Mining · Social Interactions Advances in data sensing and collection ger upphov till en ökande mängd data som fångar djadisk relation mellan element eller aktörer i sociala, naturliga och tekniska system. Även om det är vanligt att tillämpa grafbrytning och nätverksanalys på sådana relationsdata, är det ofta tveksamt om tillämpningen av dessa tekniker faktiskt är berättigad. Tänk till exempel på olika former av tidsseriedata, som inte bara talar om för oss vilka delar av ett komplext system som är relaterade, utan också när eller i vilken ordning relationer uppstår. Sådana uppgifter ger upphov till tidsbundna nät, som ifrågasätter tillämpningen av allmänt använda nätverksbaserade modeller och datautvinningsmetoder [24, 13, 27, 30, 26]. Förutom tidsrelaterad information har vi ofta tillgång till data som fångar upp flera typer av relationer eller interaktioner. De resulterande multi-lager nätverk topologier ger upphov till komplikationer som hotar standardtekniker, t.ex. att dra slutsatser och analysera sociala nätverk, upptäcka samhällsstrukturer, eller att modellera och kontrollera dynamiska processer i nätverkade system [28, 16, 7, 35, 3]. De utmaningar som beskrivs ovan beror på den ökande tillgången till ytterligare information – såsom tidsstämplade, sekventiella eller flerdimensionella relationsdata – som måste integreras i nätverksbaserade tekniker för att modellera och analysera relationsdata. Men vi ställs ofta inför situationer där vi saknar information som behövs för att tolka observerade relationer. Tänk till exempel på uppgifter
Casiraghi m.fl. REF utvecklade en generaliserad hypergeometrisk ensemble metod för att ta itu med problemet med att sluta anslutningar inom relationsdata.
From Relational Data to Graphs: Inferring Significant Links using Generalized Hypergeometric Ensembles
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}