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葛姆雷，伊索贝尔·克莱尔;托马斯·布伦丹·墨菲

一种用于社交网络数据的混合专家潜在位置聚类模型。 （英语） Zbl 1233.62205号

统计方法。 7，第3期，385-405（2010年）.
摘要：社交网络数据代表了一群社会行动者之间的互动。同事和友谊网络之间的互动就是这种数据的典型例子。社交网络数据的潜在空间模型将网络中的每个参与者定位在潜在（社交）空间中，并将两个参与者之间的交互概率建模为其位置的函数。潜在位置簇模型扩展了潜在空间模型，以处理存在参与者簇的网络数据——参与者位置是从有限混合模型中提取的，每个组件代表一个参与者簇。
混合专家模型建立在混合模型的结构基础上，在对异质人群建模时，同时考虑观察值和相关协变量。在此，提出了潜在位置聚类模型的混合专家扩展。专家混合框架允许协变量以多种方式进入潜在位置聚类模型，从而产生不同的模型解释。模型参数的估计是在贝叶斯框架中使用马尔可夫链蒙特卡罗算法推导出来的。该算法的计算成本通常很高，因此可以导出覆盖目标分布的代理建议分布，从而减少计算负担。该方法通过一个详细说明美国一群律师之间关系的示例进行了演示。

引用于10文件

MSC公司：

62第25页 统计学在社会科学中的应用
91天30分 社交网络；意见动态
65立方厘米 应用于马尔可夫链的数值分析或方法

关键词：

群集;协变量;潜在空间;混合物模型;代理提案分配

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\textit{I.C.Gormley}和\textit{T.B.Murphy}，Stat.Methodol。7，第3号，385--405（2010；Zbl 1233.62205）
全文： DOI程序 链接

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