稀疏可交换图建模研究综述
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作者简介:

于千城(1976-),男,宁夏银川人,博士生,副教授,CCF学生会员,主要研究领域为机器学习,复杂网络分析,社会感知计算;王柱(1983-),男,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为普适计算,移动社会网络,社会感知计算;於志文(1977-),男,博士,教授,博士生导师,CCF杰出会员,主要研究领域为普适计算,移动社会网络,社会感知计算;王晓峰(1981-),男,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为算法分析与设计,智能计算,可计算性,计算复杂性

通讯作者:

於志文,E-mail:zhiwenyu@nwpu.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金(61332005,61725205,61402369,61462001,61762002);国家重点基础研究发展计划(973)(2015 CB352401);“计算机应用技术”宁夏自治区重点学科项目;北方民族大学校级科研项目(2014XBZ04)


Survey of Sparse Exchangeable Graph Modeling
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Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61332005, 61725205, 61402369, 61462001, 61762002); National Program on Key Basic Research Project of China (973) (2015CB352401); "Computer Application" Ningxia Provincial Key Discipline Project; Research Project of Beifang University of Nationalities (2014XBZ04)

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    摘要:

    可交换性假设是采用贝叶斯模型对网络数据建模的重要前提,基于Aldous-Hoover表示理论的可交换图不能生成稀疏网络.实证结果表明,真实世界中的很多复杂网络都具有节点度幂律分布的稀疏特征,基于Kallenberg表示理论的可交换图能够同时满足可交换性和稀疏性.以Caron-Fox模型和Graphex模型为例,对稀疏可交换图建模的相关概念、理论和方法的研究发展进行了综述.首先讨论了随机图、贝叶斯非参数混合模型、可交换表示理论、Poisson点过程、离散非参数先验等理论的研究历程;然后介绍了Caron-Fox模型的表示;进而总结了进行稀疏可交换图的随机模拟所涉及的截断采样和边缘化采样方法;接下来综述了稀疏可交换图模型的后验推理技术;最后对稀疏可交换图建模的最新进展和研究前景做了介绍.

    Abstract:

    Exchangeability is a key to model network data with Bayesian model. The Aldous-Hoover representation theorem based exchangeable graph model can't generate sparse network, while empirical studies of networks indicate that many real-world complex networks have a power-law degree distribution. Kallenberg representation theorem based exchangeable graph model can admit power-law behavior while retaining desirable exchangeability. This article offers an overview of the emerging literature on concept, theory and methods related to the sparse exchangeable graph model with the Caron-Fox model and the Graphex model as examples. First, developments of random graph models, Bayesian non-parametric mixture models, exchangeability representation theorem, Poisson point process, discrete non-parametric prior etc. are discussed. Next, the Caron-Fox model is introduced. Then, simulation of the sparse exchangeable graph model and related methods such as truncated sampler, and marginalized sampler are summarized. In addition, techniques of model posterior inference are viewed. Finally, state-of-the-art and the prospects for development of the sparse exchangeable graph model are demonstrated.

    参考文献
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引用本文

于千城,於志文,王柱,王晓峰.稀疏可交换图建模研究综述.软件学报,2018,29(8):2448-2469

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  • 收稿日期:2017-03-16
  • 最后修改日期:2017-12-11
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  • 在线发布日期: 2018-02-08
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