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Variational Inference for Stochastic Block Models From Sampled Data

Timothée Tabouy · Pierre Barbillon · Julien Chiquet刊期 2020-01-02 · 卷 115（529）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

抽样网络数据下随机块模型的变分推断AI 解读

This article deals with nonobserved dyads during the sampling of a network and consecutive issues in the inference of the stochastic block model (SBM). We review sampling designs and recover missing at random (MAR) and not missing at random (NMAR) conditions for the SBM. We introduce variants of the variational EM algorithm for inferring the SBM under various sampling designs (MAR and NMAR) all available as an R package. Model selection criteria based on integrated…

微观 · 网络与干扰
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