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基于网络关系的分类变量预测研究
1
作者
丁月
方匡南
+1 位作者
兰伟
徐顺
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2024年第1期148-156,共9页
传统的预测方法通常基于个体的协变量信息进行建模和预测,少有考虑个体间的网络结构信息。事实上,网络节点间的关联信息能够为节点的响应变量预测提供信息,为此本文提出网络标签传播算法。基于半监督学习框架,以邻接矩阵为节点相似性推...
传统的预测方法通常基于个体的协变量信息进行建模和预测,少有考虑个体间的网络结构信息。事实上,网络节点间的关联信息能够为节点的响应变量预测提供信息,为此本文提出网络标签传播算法。基于半监督学习框架,以邻接矩阵为节点相似性推断依据,通过节点间的连接信息和已知节点的响应变量信息,来推断未知节点的响应变量信息。该算法适用于响应变量为分类变量的不完整网络数据。在网络服从随机分块模型的设定下,本文证明了该算法能够一致地预测未知节点的响应变量。数值模拟和实证数据分析结果显示,该算法预测效果较好。
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关键词
不完整网络
网络
插补
网络
标签传播
分类变量
信用风险评估
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职称材料
题名
基于网络关系的分类变量预测研究
1
作者
丁月
方匡南
兰伟
徐顺
机构
西南交通大学经济管理学院
西南交通大学服务科学与创新四川省重点实验室
厦门大学经济学院
西南财经大学统计学院和统计研究中心
四川新网银行
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2024年第1期148-156,共9页
基金
国家重点研发计划“分布式统计学习理论与方法”(2022YFA1003702)
国家自然科学基金面上项目“基于多源信息融合的高维分类方法及其在信用评分中的应用”(72071169)
国家自然科学基金面上项目“数据驱动的跨项目知识转移方法研究:知识图谱与迁移学习视角”(72171197)。
文摘
传统的预测方法通常基于个体的协变量信息进行建模和预测,少有考虑个体间的网络结构信息。事实上,网络节点间的关联信息能够为节点的响应变量预测提供信息,为此本文提出网络标签传播算法。基于半监督学习框架,以邻接矩阵为节点相似性推断依据,通过节点间的连接信息和已知节点的响应变量信息,来推断未知节点的响应变量信息。该算法适用于响应变量为分类变量的不完整网络数据。在网络服从随机分块模型的设定下,本文证明了该算法能够一致地预测未知节点的响应变量。数值模拟和实证数据分析结果显示,该算法预测效果较好。
关键词
不完整网络
网络
插补
网络
标签传播
分类变量
信用风险评估
Keywords
Incomplete Network
Network Imputation
Network Label Propagation
Categorical Variables
Credit Risk Rating
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
F832.4 [经济管理—金融学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络关系的分类变量预测研究
丁月
方匡南
兰伟
徐顺
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2024
0
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