Generating Similar Graphs From Spherical Features
Generating Similar Graphs From Spherical Features
复制标题
从球形特征生成相似图
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Sergey Kirshner
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Lunga;Sergey Kirshner
我们提出了一种新的模型来生成类似于给定示例图的图。与计算欧几里得空间图特征的标准方法不同，我们的方法获得超球表面上的特征。然后我们利用一个von Mises-Fisher分布，一个超球表面上的指数族分布，来定义一个可能特征值的模型。虽然我们的方法与流行的指数随机图模型（ERGM）相似，但与ERGM不同的是，它不会遭受退化，即在不现实的图上放置显著概率质量的情况。我们为我们的模型提出了一种参数估计方法，以及一个从分布中抽取样本的过程。我们在所有8节点图的小域以及更大的现实社会网络上评估了我们的方法的性能。
We propose a novel model for generating graphs similar to a given example graph. Unlike standard approaches that compute features of graphs in Euclidean space, our approach obtains features on a surface of a hypersphere. We then utilize a von Mises-Fisher distribution, an exponential family distribution on the surface of a hypersphere, to define a model over possible feature values. While our approach bears similarity to a popular exponential random graph model (ERGM), unlike ERGMs, it does not suffer from degeneracy, a situation when a significant probability mass is placed on unrealistic graphs. We propose a parameter estimation approach for our model, and a procedure for drawing samples from the distribution. We evaluate the performance of our approach both on the small domain of all 8-node graphs as well as larger real-world social networks.