STOHASTIČKI BLOK MODEL I KLASIFIKACIJA

  • Vladimir Jankov
  • Dragana Bajović
  • Željen Trpovski
Ključne reči: Grafovi, Stohastički blok model, klasifikacija

Apstrakt

Analiza stohastičkog blok modela u smislu grafova i kako možemo iskoristiti landing verovatnoće za klasifikaciju. U ovom radu grupisali smo centroide različitih grafova dobijenih stohastičkim blok modelom i utvrdili da njihovi centroidi landing verovatnoća teže jednoj tački [6].

Reference

[1] Isabel Kloumann, “ Block Models and Personalized PageRank”, Proc. National Academy of Sciences, 114(1) 33-38, 3 January 2017
[2] Emmanuel Abbe, Afonso S Bandeira, and Georgina Hall, “ Exact recovery in the stohastic block model”, IEEE Transactions on, 62(1):471–487, 2016.
[3] https://vtsns.edu.rs/wp-content/uploads/2019/01/Prim-metode-modelovanja-rizika-eksp_Skripta-I-deo.pdf (pristupljeno u septembru 2020.)
[4] James P Bagrow, “ Evaluating local community methods in networks”, Journal of Statistical
Mechanics: Theory and Experiment, 2008(05):P05001, 2008.
[5] A.E. Bryson, Y.C. Ho, “Applied Optimal Control”, New York, Wiley, 1975.
[6] Emmanuel Abbe, “ Community Detection and Stochastic Block Models: Recent Developments”, Journal of Machine Learning Research 18 (2018) 1-86.
[7] Paul Erdos and Alfred Renyi, “ On random graphs”, Publ. Math. Debrecen., 6:290–297, 1959
Objavljeno
2020-12-25
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo