基于图模型的Hub网络的结构学习
Learning the Structure of Hub Network Based on Graph Model作者机构：西北大学数学学院陕西西安710127 中国西安卫星测控中心陕西西安710043 宇航动力学国家重点实验室陕西西安710043
出 版 物：《西北工业大学学报》 (Journal of Northwestern Polytechnical University)
年 卷 期：2019年第37卷第6期
页 面：1320-1325页
核心收录：
学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学]
摘 要：聚焦于具有Hub的网络结构学习问题。在邻域选择框架下,基于Hub网络的特点在模型中加入L1和L2正则子,从而分别引入网络的稀疏性先验和Hub网络的组先验,使所得网络更容易产生Hub。对于所得模型,采用坐标下降法求解。模拟数据和实际数据实验表明所提模型在参数估计、模型选择方面的有效性和实用性,并说明了调控参数对模型的影响。
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