Jan, 2015

稀疏图中的随机块模型和社区检测：一种具有最佳恢复速率的谱算法

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TL;DR本文提出并分析了一种简单且稳健的具有 $k$ 个节点的随机块模型的谱算法，解决了关于消隐块模型的一个未决问题。
发现论文，激发创造
  • 随机块模型中谱聚类的一致性

    研究了随机块模型中谱聚类在社区提取中的性能表现，并表明在最大期望度数的阶数为 $log~n$ 时，谱聚类应用于网络的邻接矩阵时，即使度数很小，也可以一致地恢复出隐藏的社区。

    Dec, 2013

  • 基于随机块模型的超图：统计极限和半定规划方法

    该文章探讨了在随机超图模型中用于社区检测的随机块模型问题（k-SBM），研究了正确定位问题并表明其存在阈值现象：在阈值以下不可能以非零概率找回社区，而在阈值之上，有一个估计器几乎可以确定性地找回社区。作者还考虑了一种基于半定松弛技术的精确恢复问题的简单有效算法。

    Jul, 2018

  • 正则随机块模型中的恢复和刚性

    该研究介绍了二元随机块模型的变体 - 常规随机块模型，并通过使用谱方法证明了在这个模型下可以高概率地实现社区结构的精确恢复，并且表示从任何合适的良好部分恢复可以通过引导实现完全恢复。

    Jul, 2015

  • 光谱聚类和高维随机块模型

    本文提出了用于网络中的聚类分析的一种新方法，利用谱聚类在随机块模型中发现社区和研究潜在空间模型下的特征向量。

    Jul, 2010

  • 一种基于谱聚类的增量式算法用于网络中重叠社群的恢复

    本文提出了一种新颖的基于谱的算法，并利用基于随机图模型下的谱特性设计出叠加社区网络中的聚类算法，成功地在模拟数据和真实图像数据中实现较好的表现。

    Jun, 2015

  • 被审查的块模型中的光谱检测

    该研究考虑处理从（少量）被审查的边缘权重观察到的隐藏二进制变量的问题，并描述了两个基于非回溯和 Bethe Hessian 算法的谱算法，在部分恢复问题中表现出渐近最优的特点，一旦可以从信息理论角度进行的时候，便会侦测隐藏分配。

    Jan, 2015

  • 社群检测与随机块模型

    这份论文调查了随机块模型在社群检测中的基本极限，研究其信息理论和计算统计学等问题，列举了几种主要算法用于实现这些极限，并探讨了其他块模型以及一些待解决的问题。

    Mar, 2017

  • 社区检测重建门槛的稳健性如何？

    利用半随机模型在社区检测中的效果，展示了一个关于信息论界限的惊人结果，这一结果表明，基于半正定规划的算法比达到信息论界限的任何算法都要健壮。

    Nov, 2015

  • 大规模稀疏网络中基于伪似然方法的社区发现

    本文提出了一种新的快速伪似然法来拟合社区内网络模型，以及一种允许任意度数分布的变体，并且在一系列设置下表现良好，并使用其提供了一个初始化值伪似然估计，其中伪似然估计在两个社区块模型的情况下提供了一致的估计。

    Jul, 2012

  • 广义随机块模型中的边标签推断：从谱理论到不可能结果

    研究一种用于不规则网络与潜在属性的随机图模型，提出了一种计算有效性的光谱算法并展示了其可在部分可观察网络下进行渐近正确的推测，作为其分析的副产品，该模型提供了一种构建具有预先指定的特征谱的随机图模型的通用程序。

    Jun, 2014