多層ネットワークにおける一貫性のあるBayesコミュニティ回復【JST・京大機械翻訳】

Alaluusua Kalle; Leskelae Lasse

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216132252243 整理番号：22P0288435

多層ネットワークにおける一貫性のあるBayesコミュニティ回復【JST・京大機械翻訳】

Consistent Bayesian community recovery in multilayer networks

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発行年： 2022年02月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ネットワークにおけるノード間の根底にある関係を明らかにすることは,ネットワーク解析における最も重要なタスクの1つである。様々な分野からのツールと技術を用いて,様々なシナリオのために多くのコミュニティ回復法を開発した。多層ネットワークにおけるコミュニティ回復に関する最近の関心にもかかわらず,推定の精度に関する理論的結果は,ほとんどおよび遠い。多層,例えば,時間,ネットワークおよび多層確率的ブロックモデルを考えて,著者らは,事後厳密およびほぼ正確なコミュニティ回復を達成するために,ブロック内およびブロック間連結性パラメータの間の十分な分離のための限界を引き出した。これらの条件は,単層確率的ブロックモデルによるコミュニティ検出のためのよく知られた閾値に匹敵する。シミュレーション研究は,得られた限界が,観察された層の数が増加するにつれて,分類精度に翻訳されることを示す。【JST・京大機械翻訳】

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