可交换网络集合的随机块模型
统计方法学
2016-06-17 v1
摘要
我们使用贝叶斯非参数混合构造了一类新的随机块模型。这些模型允许我们联合估计多个网络的结构，并显式比较其底层的社区结构，同时允许我们捕捉底层网络的真实属性。推断是使用 MCMC 算法进行的，该算法结合了顺序分配的分裂-合并步骤以改善混合。我们通过一项模拟研究和多种现实生活中的例子来说明这些模型。
引用
@article{arxiv.1606.05277,
title = {Stochastic blockmodels for exchangeable collections of networks},
author = {Perla Reyes and Abel Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.05277},
year = {2016}
}
备注
7 Figures