論文の概要: Bipartite mixed membership stochastic blockmodel
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02307v1
- Date: Thu, 7 Jan 2021 00:21:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-10 13:44:23.145290
- Title: Bipartite mixed membership stochastic blockmodel
- Title（参考訳）: 両部混合確率ブロックモデル
- Authors: Huan Qing and Jingli Wang
- Abstract要約: 本研究では,BiMMSB (Bipartite mixed membership blockmodel) とBiMMSB (BiMMSB) の相互運用モデルを提案する。
また、BiMPCAと呼ばれる効率的なスペクトルアルゴリズムを開発し、有向ネットワーク内の行ノードと列ノードの両方の混合メンバーシップを推定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mixed membership problem for undirected network has been well studied in
network analysis recent years. However, the more general case of mixed
membership for directed network remains a challenge. Here, we propose an
interpretable model: bipartite mixed membership stochastic blockmodel (BiMMSB
for short) for directed mixed membership networks. BiMMSB allows that row nodes
and column nodes of the adjacency matrix can be different and these nodes may
have distinct community structure in a directed network. We also develop an
efficient spectral algorithm called BiMPCA to estimate the mixed memberships
for both row nodes and column nodes in a directed network. We show that the
approach is asymptotically consistent under BiMMSB. We demonstrate the
advantages of BiMMSB with applications to a small-scale simulation study, the
directed Political blogs network and the Papers Citations network.
- Abstract（参考訳）: 近年,ネットワーク分析において,非向ネットワークの混合メンバシップ問題の研究が盛んに行われている。
しかし、より一般的な有向ネットワークの混合メンバシップのケースは依然として課題である。
本稿では,双方向混合会員確率ブロックモデル (BiMMSB, 略してbipartite mixed member stochastic blockmodel) を提案する。
BiMMSBにより、隣接行列の行ノードと列ノードが異なることができ、これらのノードは有向ネットワークにおいて異なるコミュニティ構造を持つことができる。
また、有向ネットワークにおける行ノードと列ノードの混合メンバシップを推定するために、BiMPCAと呼ばれる効率的なスペクトルアルゴリズムを開発した。
このアプローチはBiMMSBの下で漸近的に整合性を示す。
本研究では,bimmsbの利点を実証し,小規模シミュレーション研究,有向政治ブログネットワーク,論文引用ネットワークに適用する。
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