बायेसियन सामुदायिक पहचान (Bayesian Community Detection)
बायेसियन सामुदायिक पहचान नेटवर्क में अव्यक्त समूह संरचना का अनुमान लगाती है, जिसमें सामुदायिक सदस्यता को अनअवलोकित चर (unobserved variables) के रूप में माना जाता है और सभी संभावित विभाजनों (partitions) पर पश्च वितरण (posterior distribution) की गणना के लिए बायेसियन अनुमान — आमतौर पर मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (Markov Chain Monte Carlo) या भिन्नता विधियों (variational methods) के माध्यम से — का उपयोग किया जाता है। मॉड्यूलरिटी ऑप्टिमाइज़ेशन (modularity optimisation) के विपरीत, यह डेटा से समुदायों की संख्या का चयन करता है और प्रत्येक नोड असाइनमेंट के लिए सैद्धांतिक अनिश्चितता अनुमान (uncertainty estimates) प्रदान करता है।
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स्रोत
- Peixoto, T. P. (2014). Efficient Monte Carlo and greedy heuristic for the inference of stochastic block models. Physical Review E, 89(1), 012804. DOI: 10.1103/PhysRevE.89.012804 ↗
- Nowicki, K. & Snijders, T. A. B. (2001). Estimation and prediction for stochastic blockstructures. Journal of the American Statistical Association, 96(455), 1077–1087. DOI: 10.1198/016214501753208735 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Community Detection in Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/network-analysis/bayesian-community-detection
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- सामाजिक नेटवर्क विश्लेषणनेटवर्क विश्लेषण↔ compare
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