arXiv stat.ML· Zhenhai Chang, Shuo Wang, Yumeng Liu, Wei Liu·· 17 小时前AI 评分25
双重校正随机块模型（DC²SBM）：属性网络的广义结构检测方法
Dual-Corrected Stochastic Block Model ($\text{DC}^2\text{SBM}$): A Generalized Structure Detection Method for Attributed Networks
AI 导读
双重校正随机块模型（DC²SBM）正式提出，通过在连边与属性生成通道分别引入拓扑度因子与属性丰度因子，实现了节点活跃度与社区成员推断的解耦。该模型采用 EM 算法推断，引入的新校正因子在后验计算中完全抵消，不产生额外计算成本。实验表明，DC²SBM 在合成与真实网络中的社区发现准确率优于 SOTA 方法，在拓扑信号较弱时优势尤为明显。
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