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Degree-korrigiertes verteilungsfreies Modell zur Gemeinschaftserkennung in gewichteten Netzwerken


Kernkonzepte
Ein degree-korrigiertes verteilungsfreies Modell wird vorgeschlagen, um die latente Strukturinformation in gewichteten sozialen Netzwerken zu modellieren. Das Modell erweitert frühere verteilungsfreie Modelle, indem es die Variation des Knotengrades berücksichtigt, um reale gewichtete Netzwerke besser anzupassen. Es erweitert auch das klassische degree-korrigierte stochastische Blockmodell von ungewichteten auf gewichtete Netzwerke.
Zusammenfassung
Der Artikel präsentiert ein degree-korrigiertes verteilungsfreies Modell (DCDFM) zur Modellierung von Gemeinschaften in gewichteten Netzwerken. Kernpunkte: DCDFM erweitert frühere verteilungsfreie Modelle, indem es die Variation des Knotengrades berücksichtigt, um reale gewichtete Netzwerke besser anzupassen. Es erweitert auch das klassische degree-korrigierte stochastische Blockmodell von ungewichteten auf gewichtete Netzwerke. Ein auf der Idee des Spektralclusterings basierender Algorithmus (nDFA) wird entwickelt, um das Modell anzupassen. Es wird ein theoretischer Rahmen für die konsistente Schätzung des Algorithmus unter dem Modell entwickelt. Eine allgemeine Modularität als Erweiterung der Newman-Modularität von ungewichteten auf gewichtete Netzwerke wird vorgeschlagen. Experimente mit simulierten und realen Netzwerken zeigen, dass die Methode die unkorrigierte Version deutlich übertrifft und die allgemeine Modularität effektiv ist.
Statistiken
Die maximale Abweichung zwischen den Elementen von A und Ω ist begrenzt durch τ, das eine endliche Zahl ist. Die maximale Varianz der Elemente von A, normalisiert durch θ(i)θ(j), ist begrenzt durch γ, das eine endliche Zahl ist.
Zitate
"DCDFM erweitert frühere verteilungsfreie Modelle, indem es die Variation des Knotengrades berücksichtigt, um reale gewichtete Netzwerke besser anzupassen." "Es erweitert auch das klassische degree-korrigierte stochastische Blockmodell von ungewichteten auf gewichtete Netzwerke."

Tiefere Untersuchungen

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