Bipartite network influence analysis of a two-mode network
双模网络的二部网络影响分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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双模网络的二部网络影响分析
- 研究问题
- 由两类节点组成、边仅连接不同类型节点的网络中，如何刻画节点影响的异质性，并检验预设连接函数是否合适？
- 方法与思路
- 作者提出二部网络影响模型，以节点属性和预设连接函数参数化影响指标，采用准极大似然估计及得分、准似然比检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型可检验两类节点的影响异质性，并在适当条件下建立连接函数检验的渐近性质，辅以模拟和基金—股票网络应用。
- 阅读关注点
- 核对网络依赖如何进入模型、影响指标的识别与参数化限制，以及得分检验和连接函数检验所需的渐近条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，适当条件及具体实证结果未说明；节点影响指标能否解释为因果效应也不能据此判断。
原文摘要
A two-mode network contains two types of nodes, and edges exist only between any two nodes that are associated with different entities. Owing to the network connections (i.e., edges) between the two types of network nodes, nodal responses are unlikely to be independently and identically distributed, resulting in possible nodal heterogeneity across the two types of nodes. This study proposes a novel bipartite network influence model (BNIM) to evaluate nodal heterogeneity from the perspective of nodal influence. To make the model estimable, we parameterize the influence indices with a set of nodal attributes through a prespecified link function, and employ the quasi-maximum likelihood approach to estimate the unknown parameters. Score tests are presented to examine the heterogeneity of nodal influences across the two types of nodes. To assess the adequacy of the link function, we carry out a quasi-likelihood ratio test and establish its asymptotic properties under the appropriate conditions. Simulation studies and the real data analysis of a fund-stock network are studied to assess the finite-sample performance of BNIM.