论文摘要
在网络数据中,随机块模型被广泛用于社区结构的建模。为得到社区个数的相合估计量,本文提出基于局部平滑邻接矩阵和极值理论的序贯检验方法。在原假设下(社区数等于某一预先给定数),检验统计量收敛到第一类极值分布。而在备择假设下,检验统计量迅速增大,发散率在强信号下可以达到n(n为社区的大小)的阶数,因此其具有很高的检验功效。本方法使用便捷,可作为Lei(2016)(利用随机矩阵理论估计社区数量)的替代方法。为检测社区结构的变化,本文还提出针对两个随机块模型的双样本检验。数值模拟验证了理论的正确性。最后将本文方法用于政治博客数据集,找到了合理的群体结构。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 吴凡
导师: 孔新兵
关键词: 网络数据,随机块模型,极值分布
来源: 苏州大学
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 苏州大学
分类号: O157.5
DOI: 10.27351/d.cnki.gszhu.2019.003128
总页数: 31
文件大小: 1438K
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