长期网络的随机块模型的半参数扩展
摘要：连续时间中建模循环互动事件，提出了一种扩展的随机块模型，在这个模型中，每个个体都属于一个潜在的群组，两个个体之间的互动遵循条件非齐次泊松过程，强度由个体的潜在群组驱动。模型的可识别性得到证明，其估计基于半参数变分期望最大化算法。该方法有两个版本，一个使用非参数直方图方法（并采用自适应的分区大小选择），另一个使用核密度估计器。潜在群组的数量可以通过综合分类似然准则来选择。最后，我们通过合成实验展示了我们的方法的性能，分析了两个数据集来说明我们方法的实用性，并对其他竞争方法进行了评论。
作者：Catherine Matias (1), Tabea Rebafka (1), Fanny Villers (1) ((1) LPMA)
论文ID：1512.07075
分类：Methodology
分类简称：stat.ME
提交时间：2023-08-30