Även om en stor mängd arbete ägnas åt att hitta samhällen i statiska sociala nätverk, undersökte endast ett fåtal studier dynamiken i samhällen i föränderliga sociala nätverk. I detta dokument föreslår vi en dynamisk stokastisk blockmodell för att hitta samhällen och deras utveckling i ett dynamiskt socialt nätverk. Den föreslagna modellen fångar utvecklingen av samhällen genom att uttryckligen modellera övergången av gemenskapsmedlemskap för enskilda noder i nätverket. Till skillnad från många befintliga metoder för att modellera sociala nätverk som uppskattar parametrar med sina mest sannolika värden (dvs. punktuppskattning), använder vi i denna studie en Bayesian behandling för parameteruppskattning som beräknar den bakre fördelningen för alla okända parametrar. Denna Bayesian behandling gör att vi kan fånga osäkerheten i parametervärden och därför är mer robust för databuller än punktuppskattning. Dessutom utvecklas en effektiv algoritm för Bayesian inference för att hantera stora glesa sociala nätverk. Omfattande experimentella studier baserade på både syntetiska data och verkliga data visar att vår modell uppnår högre noggrannhet och avslöjar fler insikter i data än flera toppmoderna algoritmer.
Yang m.fl. REF utforskade en dynamisk stokastisk blockmodell för att hitta samhällen och deras utveckling i dynamiska sociala nätverk.
A Bayesian approach toward finding communities and their evolutions in dynamic social networks
{'venue': 'In SDM’09: proceedings of the 2009 SIAM international', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}