Байесовское обнаружение сообществ

Байесовское обнаружение сообществ позволяет выявлять скрытую групповую структуру в сетях, рассматривая принадлежность к сообществу как ненаблюдаемые переменные и используя байесовский вывод — обычно с помощью методов Монте-Карло по цепям Маркова или вариационных методов — для вычисления апостериорного распределения по всем правдоподобным разбиениям. В отличие от оптимизации модульности, этот подход выбирает количество сообществ на основе данных и предоставляет принципиальные оценки неопределенности для каждого присвоения узла.