Nätverk spelar en central roll i modern dataanalys, vilket gör att vi kan resonera om system genom att studera relationerna mellan deras delar. Oftast i nätverksanalyser, kanterna ges. I många system är det dock svårt eller omöjligt att mäta nätet direkt. Exempel på latenta nätverk är ekonomiska interaktioner som kopplar samman finansiella instrument och mönster för ömsesidighet i gängvåld. I dessa fall är vi begränsade till bullriga observationer av händelser i samband med varje nod. För att möjliggöra analys av dessa implicita nätverk utvecklar vi en probabilistisk modell som kombinerar ömsesidigt spännande punktprocesser med slumpmässiga grafmodeller. Vi visar hur Poisson superposition princip möjliggör en elegant hjälpvariabel formulering och en helt-bayesian, parallell inference algoritm. Vi utvärderar denna nya modell empiriskt på flera datauppsättningar.
Författare i REF föreslog en probabilistisk modell som kombinerar ömsesidigt spännande punktprocesser med slumpmässiga grafmodeller för att härleda latenta nätverk.
Discovering Latent Network Structure in Point Process Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}