Mi sono imbattuto in questo documento che utilizza il rilevamento delle anomalie dei collegamenti per prevedere argomenti di tendenza e l'ho trovato incredibilmente intrigante: il documento è "Scoprire gli argomenti emergenti nei flussi sociali tramite il rilevamento delle anomalie dei collegamenti" .
Mi piacerebbe replicarlo su un set di dati diverso, ma non ho abbastanza familiarità con i metodi per sapere come usarli. Diciamo che ho una serie di istantanee di rete di nodi per un periodo di sei mesi. I nodi hanno una distribuzione dei gradi dalla coda lunga, con la maggior parte che ha solo poche connessioni, ma alcune ne hanno moltissime. Nuovi nodi appaiono in questo periodo di tempo.
Come potrei implementare calcoli della massima verosimiglianza normalizzati scontati sequenzialmente utilizzati nel documento per rilevare collegamenti anomali che penso possano essere precursori di uno scoppio? Ci sono altri metodi che sarebbero più appropriati?
Chiedo sia teoricamente che praticamente. Se qualcuno potesse indicarmi un modo per implementarlo in Python o R, sarebbe molto utile.
Chiunque? So che gente intelligente là fuori ha qualche pensiero iniziale per una risposta,