贝叶斯社区检测
统计理论
2016-08-16 v1 统计理论
摘要
我们引入了随机块模型中已知类别数量时，潜在类别结构的贝叶斯估计量。该估计量是对应类别比例上的狄利克雷先验、类别标签上的广义伯努利先验以及边概率上的贝塔先验的后验众数。我们证明，当期望度至少为 量级时（其中 是网络中的节点数），该估计量是强一致的。
引用
@article{arxiv.1608.04242,
title = {Bayesian Community Detection},
author = {Stéphanie van der Pas and Aad van der Vaart},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.04242},
year = {2016}
}