随机块模型及其图聚类扩展的综述
机器学习
2020-01-01 v2 机器学习
摘要
在过去大约十年中，基于模型的图聚类（也称为块建模）取得了快速发展。我们综述了该领域中针对不同类型方面所提出的不同方法与扩展，例如图的类型、聚类方法、推断方法，以及组数是否被选择或估计。我们还综述了将块建模与主题建模和/或纵向建模相结合的模型，涉及这些模型如何处理多种类型的数据。我们将总结并比较不同方法如何应对各类问题，以满足从业者对这些文献领域当前状态简明概述的需求。
引用
@article{arxiv.1903.00114,
title = {A Review of Stochastic Block Models and Extensions for Graph Clustering},
author = {Clement Lee and Darren J Wilkinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.00114},
year = {2020}
}
备注
93 pages, 3 figures, 4 tables