关键词stochastic blockmodels
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- ICML隐私保护的随机块模型邻接谱嵌入
该论文提出了一种差分隐私邻接谱嵌入算法，用于随机块模型，实现了邻接谱嵌入的近似一致性，并且在确定的隐私参数下，可以实现与邻接谱嵌入相当的准确性。
- 随机块模型遇上图神经网络
本论文提出一个稀疏变分自编码器用于图形数据，融入了 SBMs 和 GNNs 方向，实现了节点嵌入的快速推理，适用于各种类型的 SBMs，并在链接预测和社群发现方面得到了令人鼓舞的结果。
- 图解论，合并论等等！
本文提出了一种层次化聚类图的理论模型，采样自一个 graphon，采用了比随机块模型更丰富的图模型类，提供了一种产生正确聚类的算法，并给出了满足这些性质的明确算法。
- 具有不断增长类别数的随机块模型
研究了随机块模型在网络数据分析中的应用，采用最大似然拟合方法，当类别数量允许随着网络规模的增加而增加，且平均网络度数不小于对数多项式时，网络节点误分类的比例会以概率为零收敛。同时对由伯努利随机变量组成的数据，建立了最大似然块模型参数估计的有 - 网络中的随机块模型和社区结构
本研究在考虑顶点度数变化的情况下，提出了一种改进的目标函数用于复杂网络社区结构检测，并提出了一种针对此函数或其非度数校正版本的启发式算法，表明度数校正版本在真实和合成网络中的表现显著优于未校正版本。