Nätdata i stor skala, såsom sociala nät och informationsnät, är allmänt förekommande. Studiet av sådana sociala nätverk och informationsnätverk syftar till att hitta mönster och förklara deras uppkomst genom hanterbara modeller. I de flesta nätverk, och särskilt i sociala nätverk, noder har en rik uppsättning attribut (t.ex. ålder, kön) i samband med dem. Här presenterar vi en modell som vi kallar Multiplicative Attribute Graphs (MAG), som naturligt fångar interaktioner mellan nätverksstruktur och nodattribut. Vi betraktar en modell där varje nod har en vektor av kategoriska latenta attribut associerade med den. Sannolikheten för en kant mellan ett par noder beror sedan på produkten av individuella attribut-attribut affiniteter. Modellen ger sig själv till matematisk analys och vi härleder trösklar för anslutning och uppkomsten av den gigantiska anslutna komponenten, och visar att modellen ger upphov till nätverk med konstant diameter. Vi analyserar examensfördelningen för att visa att MAG-modellen kan producera nätverk med antingen log-normala eller power-law grad fördelningar beroende på vissa villkor.
Kin och Leskovec REF föreslår Multiplicative Attribut Graphs (MAG) modell som fångar interaktioner mellan vertex attribut och den observerade nätverksstrukturen.
Multiplicative Attribute Graph Model of Real-World Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}