基于指数随机图模型的动态网络分析

发布时间：2020-12-06 16:39

　　网络由节点和边组成,节点表示个体或组织,边表示他们之间的关系,是一种关系数据的表达形式.网络分析方法把研究的问题抽象为网络,通过分析网络的特征变化和生成机制研究问题.指数随机图模型是近些年发展起来的处理此类问题的工具,其假设观测到的网络是由局部特征统计量决定的,模型形式灵活,用途广泛.现实生活中,网络的节点和边不是静止不变的,不断有新的节点和边的增加,旧的节点和边的消失,从而形成动态网络.动态网络广泛存在,研究动态网络的演化问题意义非常.基于此,本文提出动态网络的指数随机图模型,该模型对不同时刻网络参数进行同时估计,相邻网络的信息利用提高了估计的准确性.此外,我们使用迭代重赋权最小二乘法估计该模型,这使得包含很多节点的大规模网络问题也可以在较快时间内求解.实验表明,我们所提方法有助于发现网络变化趋势,比较不同时刻网络特征.贸易问题是宏观经济研究的热点问题.本文用网络分析方法研究国家之间的贸易往来关系.利用60个国家之间的2001-2016年出口金额数据,国内生产总值数据（GDP）和距离数据构建了包含16个时间点的动态贸易网络;基于网络的密度,节点入度和出度的绝对数值和相对数值以及节点度... 

【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

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【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2901702