论文题目

双模网络下基于节点流行度的潜在空间模型

发表信息

黄丹阳、毕博洋、苗玉茵，发表于《统计研究》2020年第3期

作者介绍

黄丹阳，中国人民大学统计学院副教授，中国人民大学杰出青年学者，北京大数据协会副秘书长，常务理事，青年统计学家协会理事，曾获北京市优秀人才培养资助。研究兴趣为超高维数据分析，复杂网络数据分析，互联网征信数据分析等。研究论文发表于在Journal of Econometrics, Journal of Business and Economic Statistics，Electronic Journal of Statistics, Statistica Sinica以及管理世界，统计研究等国内外权威杂志。在互联网征信领域具有丰富的实践及研究经验，主持多项相关纵向科研课题。

摘要

本文提出了双模网络下基于节点流行度的潜在空间模型，不仅能够显式地表达节点间产生连接的概率，而且可以推导出双模网络的连接的传递性、节点度的异质性等特征，这些特征可以通过数值化定量的方式描述网络生成过程中的常见规律。在此基础之上，本文进一步提出了加权概率指标，用以衡量双模网络的节点间未来产生连接的可能性。最后本文分别在模拟数据、公开数据集和某在线点评网站的商户-消费者网络数据上验证了模型假设符合实际数据的分布，并使用加权概率指标与其他多种双模网络链路预测的方法进行比较分析。实验结果表明，我们提出的方法不仅可以量化分析网络生成过程中的特征，而且在实验数据上的链路预测能力整体优于其他双模链路预测方法。