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.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- 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
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.