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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
我們對隨機區塊模型產生的稀疏隨機網路中檢測社群的問題進行了漸近精確分析。使用統計物理學的空腔方法及其與置信傳播的關係，我們揭示了從可以推斷節點的正確組分配的狀態到這些組不可檢測的狀態的相變。我們的方法產生了最佳推理演算法，用於檢測模組，包括同配和異配功能模組，評估它們的重要性，並學習底層區塊模型的參數。我們的演算法是可擴展的並且適用於現實世界的網絡，只要它們能夠被區塊模型很好地描述。