从球面要素生成相似图
Generating Similar Graphs From Spherical Features
摘要：
我们提出了一种新的模型，用于生成类似于给定示例图的图。不同于标准的方法，计算在欧几里得空间中的图形的功能，我们的方法获得的超球面上的表面上的功能。然后，我们利用冯米塞斯-费舍尔分布，一个指数族分布的表面上的超球体，定义一个模型可能的特征值。虽然我们的方法与流行的指数随机图模型（ERGM）相似，但与ERGM不同的是，它不会发生退化，这种情况下，将显着的概率质量放在不切实际的图形上。我们提出了一个参数估计方法，我们的模型，并从分布中抽取样本的程序。我们评估我们的方法在所有8节点图的小域以及更大的现实世界的社交网络上的性能。
英文摘要：
We propose a novel model for generating graphs similar to a given example graph. Unlike standard approaches that compute features of graphs in Euclidean space, our approach obtains features on a surface of a hypersphere. We then utilize a von Mises-Fisher distribution, an exponential family distribution on the surface of a hypersphere, to define a model over possible feature values. While our approach bears similarity to a popular exponential random graph model (ERGM), unlike ERGMs, it does not suffer from degeneracy, a situation when a significant probability mass is placed on unrealistic graphs. We propose a parameter estimation approach for our model, and a procedure for drawing samples from the distribution. We evaluate the performance of our approach both on the small domain of all 8-node graphs as well as larger real-world social networks.
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