后藤，佐藤;Mariko Takagishi;广岛雅都县 时变关系计数数据的聚类。 （英语） Zbl 1510.62041号 计算。统计数据分析。 156，文章ID 107123，20 p.（2021）. 摘要：关系计数数据通常来自在线商店中的同时购买和社交网络服务信息等来源。对这些关系计数数据进行聚类，可以揭示诸如家庭物品或人等对象之间的潜在关系结构。当在多个时间点观察到的关系计数数据可用时，有必要将时间结构合并到集群结果中，以了解对象如何随时间在集群之间移动。本文提出了两种分析时变关系计数数据的聚类方法。第一个模型是动态泊松无限关系模型（dPIRM），它处理时变的关系计数数据。在第二个模型中，我们称之为动态零膨胀泊松无限关系模型，我们进一步扩展了dPIRM，使其能够处理零膨胀数据。提出这两个模型非常重要，因为经常会遇到零膨胀数据，尤其是在时间间隔较短的情况下。此外，通过显式推导相关的全条件分布，我们描述了估计参数的特征，进而描述了两个模型之间的关系。通过仿真研究和实际数据示例，我们证明了这两种模型的有效性。 MSC公司： 62-08 统计问题的计算方法 2015年1月62日 贝叶斯推断 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 第60页 统计学在工程和工业中的应用；控制图 关键词：贝斯模型;群集;count数据;时变关系数据;零膨胀泊松 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Goto}等人，计算。统计数据分析。156，文章ID 107123，20 p.（2021；Zbl 1510.62041） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 安格尔，J.-F。；Biswas，A.，零膨胀广义泊松模型的贝叶斯分析，计算。统计师。数据分析。，42, 1-2, 37-46 (2003) ·Zbl 1429.62091号 [2] Bhattacharya，A。；克拉克，B.S。；Datta，G.，零膨胀幂级数分布中多余零点的贝叶斯检验（2008） [3] Fox，J.-P.，带潜在预测因子的多元零膨胀模型：建模反馈行为，计算。统计师。数据分析。，68361-374（2013）·Zbl 1471.62062号 [4] 福克斯·E·B。；Sudderth，E.B。；M.I.乔丹。；Willsky，A.S.，《状态持久性系统的hdp-hmm》，（第25届机器学习国际会议论文集，第25届国际机器学习会议论文集），ICML'08，第8期（2008），312-319 [5] 傅伟（Fu，W.）。；宋，L。；Xing，E.P.，进化网络的动态混合成员身份块模型，（第26届国际机器学习年会论文集。第26届机器学习国际年会论文集中，ICML’09（2009）），329-336 [6] Hartigan，J.A.，数据矩阵的直接聚类，J.Amer。统计师。协会，67，337，123-129（1972） [7] 石黑浩，K。；岩田，T。；Ueda，N。；Tenenbaum，J.B.，时变关系数据分析的动态无限关系模型，（NIPS（2010）） [8] 石黑浩，K。；Ueda，N。；Sawada，H.，子集无限关系模型，（《第十五届国际人工智能与统计会议论文集》，第十五届人工智能与统计学国际会议论文集，机器学习研究论文集，第22卷（2012）），547-555 [9] Kemp，C.、Tenenbaum，J.B.、Griffiths，T.L.、Yamada，T.、Ueda，N.，2006年。使用无限关系模型学习概念系统。收录：《第21届全国人工智能会议论文集》第1卷。收入：AAAI'06。第381-388页。 [10] Lambert，D.，零膨胀泊松回归，及其在制造缺陷中的应用，《技术计量学》，34，1-14（1992）·Zbl 0850.62756号 [11] Lee，K。；朱，Y。；宋，J.J。；Harper，D.W.，《零膨胀聚集计数数据分析：边缘化模型方法》，计算。统计师。数据分析。，55, 1, 824-837 (2011) ·Zbl 1247.62108号 [12] 刘，Y。；Tian，G.-L.，第i类多元零膨胀泊松分布及其应用，计算。统计师。数据分析。，83, 200-222 (2015) ·Zbl 1507.62117号 [13] Mirkin，B.，《数学分类和聚类》（1996），美国施普林格出版社·Zbl 0874.90198号 [14] 诺维基，K。；Snijders，T.A.B.，《随机块体结构的估算和预测》，J.Amer。统计师。协会，96，455，1077-1087（2001）·Zbl 1072.62542号 [15] 奥尔蒂努，M。；Ridgway，J.，带多余零计数时间序列的隐马尔可夫模型，（欧洲人工神经网络研讨会（2012）），133-138 [16] Rand，W.M.，聚类方法评价的客观标准，J.Amer。统计师。协会，66，846-850（1971） [17] Sethuraman，J.，《狄利克雷的建设性定义》，Statist。Sinica，4639-650（1994）·Zbl 0823.62007号 [18] Teh，Y.W。；M.I.乔丹。；Beal，M.J。；Blei，D.M.，《分层dirichlet过程》，J.Amer。统计师。协会，101，476，1566-1581（2006）·Zbl 1171.62349号 [19] Van Gael，J。；萨奇，Y。；Teh，Y.W。；Ghahramani，Z.，无限隐马尔可夫模型的波束采样，（第25届机器学习国际会议论文集。第25届国际机器学习会议论文集，ICML'08（2008）），1088-1095 [20] 王，E。；刘博士。；席尔瓦，J。；Carin，L。；Dunson，D.B.，时间演化二进制矩阵和相关文件的联合分析，（神经信息处理系统进展23（2010）），2370-2378 [21] 吴，X。；Li，H.，Topic mover’s distance based document classification，（2017 IEEE第17届国际通信技术会议（ICCT）（2017）），1998-2002 [22] Yang，T。；Chi，Y。；朱，S。；龚，Y。；Jin，R.，《在动态社交网络中发现社区及其演变的贝叶斯方法》（SDM（2009）） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。