A Block Model for Node Popularity in Networks with Community Structure
具有社区结构的网络中节点受欢迎度的区块模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究网络社区结构、节点受欢迎度及社区识别，属于网络分析方向。
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具有社区结构的网络中节点受欢迎度的区块模型
- 研究问题
- 如何刻画网络中与社区结构密切相关的节点受欢迎度，并改善经典随机区块模型及其度修正扩展对此特征的表达？
- 方法与思路
- 作者提出受欢迎度调整的区块模型，以似然模块度进行社区识别，并研究节点受欢迎度与模型参数的估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了社区识别及参数估计的一致性，并通过模拟和三个真实网络展示新模块度的优势及经验解释价值。
- 阅读关注点
- 应核对受欢迎度的定义、模型相对度修正模型增加的灵活性、一致性条件，以及模拟比较和网络应用的评价依据。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；一致性的具体条件、优势幅度和应用细节未说明，不能将所述模拟优势推广到所有网络。
原文摘要
Summary The community structure that is observed in empirical networks has been of particular interest in the statistics literature, with a strong emphasis on the study of block models. We study an important network feature called node popularity, which is closely associated with community structure. Neither the classical stochastic block model nor its degree-corrected extension can satisfactorily capture the dynamics of node popularity as observed in empirical networks. We propose a popularity-adjusted block model for flexible and realistic modelling of node popularity. We establish consistency of likelihood modularity for community detection as well as estimation of node popularities and model parameters, and demonstrate the advantages of the new modularity over the degree-corrected block model modularity in simulations. By analysing the political blogs network, the British Members of Parliament network and the ‘Digital bibliography and library project’ bibliographical network, we illustrate that improved empirical insights can be gained through this methodology.