Key points are not available for this paper at this time.
تحليل الشبكات يدخل مجالات حيث تكون هياكل الشبكات غير معروفة، مثل علم النفس والعلوم التربوية. خطوة حاسمة في تطبيق نماذج الشبكات تكمن في تقييم هيكل الشبكة. الطرق الحالية إما لديها عيوب خطيرة أو تناسب فقط البيانات الغاوسية. في هذه الورقة، نقدم طريقة لتقييم هياكل الشبكات من البيانات الثنائية. على الرغم من أن النماذج للبيانات الثنائية معروفة بصعوبتها الحسابية، نقدم نموذجًا فعالًا حسابيًا لتقدير هياكل الشبكات. تعتمد النهج على نماذج إيسينغ المستخدمة في الفيزياء، وتجمع بين الانحدار اللوجستي واختيار النموذج بناءً على مقياس ملاءمة للكشف عن العلاقات ذات الصلة بين المتغيرات التي تحدد الروابط في الشبكة. تُظهر دراسة التحقق أن هذه الطريقة تنجح في كشف الميزات الأكثر صلة بالشبكة لأحجام عينات واقعية. نقوم بتطبيق طريقتنا المقترحة لتقدير شبكة أعراض الاكتئاب والقلق من درجات الأعراض لـ 1108 موضوعًا. يتم مناقشة التمديدات الممكنة للنموذج.
درس بوركولو وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.