文件名称:
从大型网络高效快速地学习细粒度的随机块模型
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文件大小: 321kb
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上传时间: 2021-03-04
详细说明：随机块模型（SBM）最近在社交网络分析领域备受关注和统计机器学习，因为它使我们能够分解然后分析探索性网络，而无需知道有关其内在结构的任何先验信息。 但是，过高的计算成本限制了SBM 具有对具有数百个节点的小型网络进行模型选择的学习算法。 本文介绍精巧的SBM及其快速学习算法（称为FSL），该算法巧妙地结合了组件级EM （CEM）算法和最小消息长度（MML）一起实现参数估计的并行学习和模型评估。 FSL大大降低了学习算法的时间复杂度，并扩展为具有数千个节点的网络。 实验结果表明，FSL可以通过大大减少学习时间，同时保持竞争性学习准确性，从而在有效性和效率之间取得最佳平衡。 此外，值得注意的是，我们提出的方法通过链接预测的应用显示了其出色的泛化能力。
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