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Statistical Hypothesis Testing for Differences Between Layers in Dynamic Multiplex Networks
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AI
DOI：10.1109/tsipn.2026.3735519.png)
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摘要
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随着动态多重网络的涌现，对应于图中多种类型的边随时间演变的情况，一项关键的推断任务是确定不同边类型关联的层在连接性上是否存在差异。本文介绍了一种假设检验框架，在潜在空间网络模型下，用于评估各层是否共享共同的潜在表示。我们提出的方法扩展了以往关于随机图成对检验的相关文献，并能够对多重图中的层间差异进行全局检验。尽管我们介绍该方法是为了检验层间的差异，但它可以轻松地调整为检验时间点间的差异。我们基于图的邻接矩阵展开表示的谱嵌入构建了检验统计量，并证明了其在各图节点数趋于无穷大的渐近情况下，能够检测跨层的差异。通过在模拟数据和描述幼虫Drosophila神经元活动的生物数据集上评估其性能，经验性地展示了该检验的有限样本性质。
Keyword:
Hypothesis testing
random graphs
spectral embedding
stochastic blockmodel
期刊
IF:
4.9
论文数:
739
被引数:
1.9K
机构
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