Effiziente Gemeinschaftserkennung in mehrschichtigen Netzwerken durch spektrale Methoden
In dieser Arbeit analysieren wir die Leistung zweier spektraler Clustering-Algorithmen zur Gemeinschaftserkennung im Rahmen des mehrschichtigen grad-korrigierten stochastischen Blockmodells (MLDCSBM). Wir zeigen die Konsistenz dieser Methoden bei wachsender Netzwerkgröße und/oder Anzahl der Schichten.