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Optimal Estimation of Parameters in Degree Corrected Mixed Membership Models

Stephen Jiang · Jianqing Fan首次提交 2024-10-10 · 修订 2024-11-16 · v2arXiv预印本

度修正混合成员模型中参数的最优估计AI 解读

With the rise of big data, networks have pervaded many aspects of our daily lives, with applications ranging from the social to natural sciences. Understanding the latent structure of the network is thus an important question. In this paper, we model the network using a Degree-Corrected Mixed Membership (DCMM) model, in which every node $i$ has an affinity parameter $θ_i$ , measuring the degree of connectivity, and an intrinsic membership probability vector $π_i = (π_1, \cdots π_K)$ …With the rise of big data, networks have pervaded many aspects of our daily lives, with applications ranging from the social to natural sciences. Understanding the latent structure of the network is thus an important question. In this paper, we model the network using a Degree-Corrected Mixed Membership (DCMM) model, in which every node $i$ has an affinity parameter $θ_i$, measuring the degree of connectivity, and an intrinsic membership probability vector $π_i = (π_1, \cdots π_K)$…

微观 · 网络与干扰

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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