Fugu-MT 論文翻訳(概要): Community detection in sparse latent space models

論文の概要: Community detection in sparse latent space models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01375v1
Date: Tue, 4 Aug 2020 07:12:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-03 00:04:06.775484
Title: Community detection in sparse latent space models
Title（参考訳）: スパース潜在空間モデルにおけるコミュニティ検出
Authors: Fengnan Gao, Zongming Ma, Hongsong Yuan
Abstract要約: ブロックモデル文献から得られた単純コミュニティ検出アルゴリズムは,広範かつ柔軟な空間モデルに対して,一貫性と最適性を達成できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.631955426232593
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We show that a simple community detection algorithm originated from stochastic blockmodel literature achieves consistency, and even optimality, for a broad and flexible class of sparse latent space models. The class of models includes latent eigenmodels (arXiv:0711.1146). The community detection algorithm is based on spectral clustering followed by local refinement via normalized edge counting.
Abstract（参考訳）: 確率的ブロックモデル文から得られた単純コミュニティ検出アルゴリズムは,広範かつ柔軟な有極空間モデルに対して,一貫性と最適性を達成できることを示す。モデルは潜在固有モデル (arxiv:0711.1146) を含む。コミュニティ検出アルゴリズムは、スペクトルクラスタリングと、正規化エッジカウントによる局所的な改善に基づいている。

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