| Texto completo | |
| Autor(es): |
Cerqueira, Andressa
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Leonardi, Florencia
Número total de Autores: 2
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY; v. 66, n. 10, p. 10-pg., 2020-10-01. |
| Resumo | |
In this article we introduce an estimator for the number of communities in the Stochastic Block Model (SBM), based on the maximization of a penalized version of the so-called Krichevsky-Trofimov mixture distribution. We prove its eventual almost sure convergence to the underlying number of communities, without assuming a known upper bound on that quantity. Our results apply to both the dense and the sparse regimes. To our knowledge this is the first consistency result for the estimation of the number of communities in the SBM in the unbounded case, that is when the number of communities is allowed to grow with the same size. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 19/17734-3 - Seleção de modelos em alta dimensão: propriedades teóricas e aplicações |
| Beneficiário: | Florencia Graciela Leonardi |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Regular |
| Processo FAPESP: | 13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat |
| Beneficiário: | Oswaldo Baffa Filho |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs |
| Processo FAPESP: | 15/12595-4 - Simulação perfeita de redes probabilísticas |
| Beneficiário: | Andressa Cerqueira |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |