Mesoscale Changepoint Detection for Dynamic Networks

Dynamic network data arises naturally in many applications as a representation of a complex system observed over time. Changepoint detection and estimation is a well-studied problem in dynamic network analysis, but most often at the global scale, where changepoints are defined as a shift in the entire network's generative distribution. In this work, we address the more subtle problem of detecting and estimating changepoints for subsets of network edges. Conducting "mesoscale" changepoint detection on meaningful groups of edges can lead to more specific and interpretable conclusions, while still aggregating signals locally in the network. In this work, for a flexible class of independent edge network models, we develop approaches to changepoint detection which leverage information from outside the set of interest to adaptively aggregate signals, leading to sensitive detection and accurate estimation of mesoscale network changepoints.

Détection des points de changement à méso-échelle pour les réseaux dynamiques

Les données de réseaux dynamiques apparaissent naturellement dans de nombreuses applications comme la représentation d'un système complexe observé au fil du temps. La détection et l'estimation des points de changement sont des problèmes bien étudiés dans l'analyse des réseaux dynamiques, mais le plus souvent à l'échelle globale, où les points de changement sont définis comme un décalage dans la distribution générative de l'ensemble du réseau. Dans ce travail, nous abordons le problème plus subtil de la détection et de l'estimation des points de changement pour des sous-ensembles d'arêtes du réseau. La détection des points de changement à «méso-échelle» sur des groupes d'arêtes significatifs peut conduire à des conclusions plus précises et plus interprétables, tout en continuant à agréger les signaux localement dans le réseau. Dans ce travail, pour une classe flexible de modèles de réseaux d'arêtes indépendants, nous développons des approches de détection des points de changement qui exploitent les informations provenant de l'extérieur de l'ensemble d'intérêt pour agréger les signaux de manière adaptative, ce qui permet une détection sensible et une estimation précise des points de changement à méso-échelle dans les réseaux.

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Analyse statistique des données de réseau

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