动态网络潜在随机块模型中的组数选择
统计方法学
2017-03-23 v2 统计计算
摘要
潜在随机块模型是灵活统计模型，广泛用于社交网络分析。近年来，人们努力将这些模型扩展到时序动态网络，其中节点间的连接在许多不同时间被观测到。本文中，我们通过使用马尔可夫性质扩展原始随机块模型，以描述节点簇属关系随时间的演化。我们将网络节点聚类问题重新放入基于模型的语境中，并表明对于若干似然模型，集成完成似然可以解析地计算。然后，我们提出一种可扩展的贪婪算法来最大化该量，从而在单一推断框架下同时估计最优划分和理想组数。最后，我们将该方法应用于真实和人工数据集。
引用
@article{arxiv.1702.01418,
title = {Choosing the number of groups in a latent stochastic block model for dynamic networks},
author = {Riccardo Rastelli and Pierre Latouche and Nial Friel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.01418},
year = {2017}
}
备注
27 pages, 12 figures