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Dong Xia
Dong Xia
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新方法优化混合块模型下的多层网络聚类
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。
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新的统计方法增强了推荐系统中带噪声矩阵的补全能力
研究人员开发了一种新颖的统计方法，用于处理推荐系统中常见的带噪声矩阵补全任务。该方法引入了新的统计量，这些统计量在个体和集体上都具有尖锐的渐近性质。通过采用数据分割和对称聚合方案，该方法确保了有效的虚报发现率控制，同时在最小样本量要求下实现了近乎最优的功效。该方法已通过广泛的数值模拟和真实世界数据应用得到验证。