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安娜玛丽亚·卡里西莫;路易斯·卡蒂略;意大利Feis

社区稳健性验证。 （英语） Zbl 1469.62029号

计算。统计数据分析。 120, 1-24 (2018).
概述：社区检测及其应用方面的大量工作留下了一个重要的问题：结果的统计验证。提出了一种方法，该方法能够清楚地检测某些算法发现的社区结构是否具有统计学意义，或者仅仅由于网络中的边缘位置而是偶然的结果。给定社区检测方法和感兴趣的网络，该建议检验了针对原始图结构的随机扰动恢复的分区的稳定性。为了解决这个问题，指定了一个扰动策略和一个空模型图，它在某些结构属性上与原始图相匹配，但在其他方面是一个随机图。使用为功能数据分析设置的工具，基于一种特殊的聚类距离度量，即信息变化，构建了一组过程。该过程确定所获得的聚类是否显著偏离零模型。这有力地支持了用于识别社区结构的算法对扰动的鲁棒性。文中给出并讨论了使用该技术在模拟和实际数据集上获得的结果。

引用于三文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62H22个 概率图形模型
62J15型 成对和多次比较；多次测试

关键词：

社区;网络;信息的变化;多次测试

软件：

fda（右）;环境安全委员会;gprege（gprege）;弗雷斯特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Carissimo}等人，计算。统计数据分析。120，1--24（2018；Zbl 1469.62029）
全文： 内政部 arXiv公司

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