Feature-based network construction: from sampling to what-if analysis

doi:10.1093/comnet/cnaf052

2025-12-01

PRE

Franssen, Christian

Berkhout, Joost

Bernd Heidergott *

DOI：10.1093/comnet/cnaf052

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摘要

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网络的特征由结构特征定义，例如度分布、三角闭合和同配性。本文解决了从给定特征值重建连续（且非负）加权网络实例的问题。我们介绍了基于梯度的特征网络构建（FBNC）框架。FBNC能够采样满足预设特征的网络（硬约束采样）。以随机图初始化FBNC梯度下降，FBNC可作为指数随机图在给定特征值条件下采样图的替代方法。我们为原始特征拟合损失最小化问题建立了隐式正则化方法，使FBNC实现底层图的最简改变，其中隐式一词源于在FBNC梯度下降的构建中使用了适当的范数。在构建隐式正则化时，我们区分了链路权重可从有界范围内选择的情况，以及更复杂的情况，即图的权重矩阵构成马尔可夫链。我们证明FBNC可扩展到网络假设分析，即对于给定的初始网络和该网络满足的一组特征，FBNC找到与初始网络最接近的网络，其中某些特征值被调整或添加了新特征。在社会网络管理和金融网络监管中的数值实验证明了FBNC在图（重）构建和假设分析中的价值。

Keyword:

network construction

steepest feasible descent

network what-if analysis

implicit regularization