کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7375514 | 1480070 | 2018 | 25 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On equivalence of likelihood maximization of stochastic block model and constrained nonnegative matrix factorization
ترجمه فارسی عنوان
در مورد همبستگی احتمال حداکثر سازی مدل بلوک تصادفی و تقسیم بندی ماتریس غیر انتزاعی محدود
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل بلوک تصادفی، فاکتورسازی ماتریس غیر انتزاعی، معادل، حداکثر احتمال بودن، الگوریتم،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
فیزیک ریاضی
چکیده انگلیسی
Community structures detection in complex network is important for understanding not only the topological structures of the network, but also the functions of it. Stochastic block model and nonnegative matrix factorization are two widely used methods for community detection, which are proposed from different perspectives. In this paper, the relations between them are studied. The logarithm of likelihood function for stochastic block model can be reformulated under the framework of nonnegative matrix factorization. Despite model equivalence, the algorithms employed by the two methods are different. Preliminary numerical experiments are carried out to compare the behaviors of the algorithms, demonstrating that the multiplicative update rules for NMF are more effective.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 503, 1 August 2018, Pages 687-697
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 503, 1 August 2018, Pages 687-697
نویسندگان
Zhong-Yuan Zhang, Yujie Gai, Yu-Fei Wang, Hui-Min Cheng, Xin Liu,