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Huan Qing Dong
Huan Qing Dong
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新算法增强了分类数据的潜在类别分析
本文介绍了两种用于估计潜在类别模型参数的新算法，特别是针对具有多项响应的有序分类数据。这些算法利用了从响应矩阵导出的新定义的正则化拉普拉斯矩阵，在数据稀疏条件下提供了理论收敛速率和一致性。此外，该研究还提出了一种评估潜在类别分析强度的指标以及确定最佳潜在类别数量的方法，并通过模拟和真实数据应用证明了其有效性。
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推出新的定向混合成员随机块模型用于网络分析
研究人员推出了一种新的定向混合成员随机块模型（DiMMSB），该模型是一个旨在分析具有重叠社区的定向网络的框架。该模型允许邻接矩阵中的行节点和列节点拥有不同的社区组织。一种名为 DiSP 的高效谱过程已被开发出来，用于估计这些节点集的混合成员资格，与现有方法相比，理论分析和模拟均表明其错误率更低、计算速度更快。