带顶点标签的随机块模型中的高效推断
机器学习
2019-05-24 v2 机器学习
概率论
摘要
我们研究了具有两个社区的随机块模型，其中顶点以顶点标签的形式包含侧信息。这些顶点标签可具有任意标签分布，取决于社区归属。我们分析了一种流行的置信传播算法的线性化版本。我们表明，当网络参数的某个函数具有唯一不动点时，该算法在可能的最高精度下达到最优。当该函数具有多个不动点时，置信传播算法可能表现非最优。我们表明，增加顶点标签中的信息可能减少不动点数量，从而使置信传播达到最优。
引用
@article{arxiv.1806.07562,
title = {Efficient inference in stochastic block models with vertex labels},
author = {Clara Stegehuis and Laurent Massoulié},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07562},
year = {2019}
}