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TOOL · CL_317543 · Oct 23 · 04:00

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。