研究人员开发了一种新颖的两阶段估计器,用于在混合块模型下对多层网络进行聚类。该方法结合了基于张量的初始化、节点和样本分割以及基于似然的精炼,即使在极端稀疏的情况下也能实现最佳的网络聚类误差率。该框架已通过混合多层泊松块模型扩展到处理计数加权网络,并通过数值研究和真实数据分析进行了演示。 AI
排序理由 该聚类包含一篇关于网络分析新统计方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
- arXiv
- Chernoff information
- Dong Xia
- mixture multi-layer Poisson block model
- mixture multi-layer stochastic block model
- MMSBM
- tensor-based initialization
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