Abstract-Det senaste intresset för nätverk-sociala, fysiska, kommunikation, information, etc.-har underblåst en hel del forskning om analys och modellering av grafer. Många av analyserna har dock fokuserat på ett enda stort nätverk (t.ex. ett undernätverk som provtagits från Facebook). Även om flera studier har jämfört nätverk från olika domäner eller prover, de fokuserar till stor del på empirisk undersökning av nätverk likheter snarare än explicita tester av hypoteser. Detta beror delvis på att det saknas statistiska metoder för att avgöra om två stora nätverk sannolikt kommer att ha hämtats från samma underliggande grafdistribution. Forskning om hypotestestmetoder över hela nätverket har begränsats av i) svårigheter i samband med att erhålla en uppsättning nätverk för att resonera om den underliggande grafdistributionen, och ii) begränsningar av nuvarande statistiska modeller av grafer som gör det svårt att representera variationer mellan nätverk. I detta dokument utnyttjar vi den senaste utvecklingen av mixed-Kronecker Product Graph Models, som exakt fångar den naturliga variationen i verkliga grafer, för att utveckla en modellbaserad metod för hypotestestning i nätverk.
Till exempel föreslår arbetet i REF en algoritm för att avgöra om två observerade nätverk skiljer sig avsevärt åt.
Network Hypothesis Testing Using Mixed Kronecker Product Graph Models
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}