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伊曼纽尔·阿里维特;马西米利亚诺·拉索

高维网络因子模型的分层随机变分推理。 （英语） Zbl 07547628号

J.计算。图表。斯达。 31,2号，502-511（2022）。
摘要：最近，通过潜在空间方法对高维网络进行贝叶斯建模受到了广泛关注。当节点数量增加时，基于马尔可夫链蒙特卡罗的估计速度可能会非常慢，并且混合效果较差，因此激发了对在高维环境中具有良好伸缩性的替代算法的研究。在本文中，我们重点讨论了潜在因素模型，这是一种广泛用于网络数据潜在空间建模的方法。我们开发了可扩展算法，通过随机优化进行近似贝叶斯推理。利用网络数据的稀疏表示，所提出的算法显示出巨大的计算和存储优势，并允许在具有数千个节点的环境中进行推理。提供了一个R包，其中包含所提算法的高效c++实现。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

贝叶斯推断;稀疏;随机优化;变分法

软件：

ADVI公司;R（右）;记录仪;PRMLT公司;RStan（RStan）;rstan公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Alivert}和\textit{M.Russo}，J.Compute。图表。Stat.31，No.2，502--511（2022；Zbl 07547628）
全文： 内政部 arXiv公司

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