SBM 型图中快速节点聚类的无模型算法及其在动物社会角色推断中的应用
机器学习
2025-09-22 v1 机器学习
摘要
我们提出了一类新颖的无模型算法，用于随机块模型（Stochastic Block Model, SBM）生成图中的节点聚类与参数推断，SBM 是社区发现中的一个基本框架。受 -means 问题中 Lloyd 算法的启发，我们的方法推广到了具有一般边权分布的 SBM。我们在一个自然的可识别性条件下证明了估计量的一致性。通过广泛的数值实验，我们将我们的方法与现有先进技术进行了基准比较，结果表明在具有更低阶估计误差的同时，计算时间显著加快。最后，我们将算法应用于来自行为生态学的经验网络数据，验证了其实际相关性。
引用
@article{arxiv.2509.15989,
title = {Model-free algorithms for fast node clustering in SBM type graphs and application to social role inference in animals},
author = {Bertrand Cloez and Adrien Cotil and Jean-Baptiste Menassol and Nicolas Verzelen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.15989},
year = {2025}
}