Bayesian Community Detection
Bayesian community detection infers latent group structure in networks by treating community membership as unobserved variables and using Bayesian inference — typically via Markov chain Monte Carlo or variational methods — to compute a posterior distribution over all plausible partitions. Unlike modularity optimisation, it selects the number of communities from data and provides principled uncertainty estimates for every node assignment.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- 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
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.