Sammanfattning. Nätverksdata sker ofta i form av upprepade interaktioner mellan avsändare och mottagare i tabellform över tid. En primär fråga att fråga om sådana data är vilka egenskaper och beteenden som förutsäger interaktion. För att besvara denna fråga införs en modell för att behandla riktade interaktioner som en multivariat punktprocess: en Cox multiplikativ intensitetsmodell med hjälp av kovariater som beror på processens historia. Överensstämmelse och asymptotisk normalitet bevisas för de resulterande partiell-likelihood-baserade estimatorer under lämpliga regelbundenhet förhållanden, och ett effektivt monteringsförfarande beskrivs. Multicast interaktioner-de som involverar en enda avsändare men flera mottagare-behandlas explicit. Den resulterande inferential ram används sedan för att modellera meddelande skicka beteende i ett företag e-postnätverk. Analysen ger en exakt kvantifiering av vilka statiska gemensamma egenskaper och dynamiska nätverkseffekter som är prediktiva för meddelandemottagarens val.
Perry och Al. REF införde en modell för att behandla riktade interaktioner som en multivariat Cox-intensitetsmodell med kovariater som beror på processens historia och lärde sig parametrarna med partiell sannolikhet.
Point process modeling for directed interaction networks
{'venue': 'Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}