Zeitschriftenartikel zum Thema „Bipartite stochastic block model“
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Ndaoud, Mohamed, Suzanne Sigalla und Alexandre B. Tsybakov. „Improved Clustering Algorithms for the Bipartite Stochastic Block Model“. IEEE Transactions on Information Theory 68, Nr. 3 (März 2022): 1960–75. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2021.3130683.
Der volle Inhalt der QuelleBolla, Marianna, und Ahmed Elbanna. „Estimating Parameters of a Probabilistic Heterogeneous Block Model via the EM Algorithm“. Journal of Probability and Statistics 2015 (2015): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2015/657965.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Guo-Zheng, Li Xiong und Hu-Chen Liu. „A Bayesian Inference Method Using Monte Carlo Sampling for Estimating the Number of Communities in Bipartite Networks“. Scientific Programming 2019 (09.12.2019): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2019/9471201.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yurun, Pu Zhao, Senkai Xie und Wenjia Zhang. „Mesoscale Structure in Urban–Rural Mobility Networks in the Pearl River Delta Area: A Weighted Stochastic Block Modeling Analysis“. ISPRS International Journal of Geo-Information 12, Nr. 5 (27.04.2023): 183. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi12050183.
Der volle Inhalt der QuelleBalzer, Laura, Patrick Staples, Jukka-Pekka Onnela und Victor DeGruttola. „Using a network-based approach and targeted maximum likelihood estimation to evaluate the effect of adding pre-exposure prophylaxis to an ongoing test-and-treat trial“. Clinical Trials 14, Nr. 2 (26.01.2017): 201–10. http://dx.doi.org/10.1177/1740774516679666.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Zhijuan, Xueyan Liu, Xianjuan Cui, Ximing Li und Bo Yang. „Robust stochastic block model“. Neurocomputing 379 (Februar 2020): 398–412. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.10.069.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Xunxun, Chang-Dong Wang und Pengfei Jiao. „Hybrid-order Stochastic Block Model“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 5 (18.05.2021): 4470–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16574.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yun, Kehui Chen, Allan Sampson, Kai Hwang und Beatriz Luna. „Node Features Adjusted Stochastic Block Model“. Journal of Computational and Graphical Statistics 28, Nr. 2 (27.02.2019): 362–73. http://dx.doi.org/10.1080/10618600.2018.1530117.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Feng, Min Ye und Shao-Lun Huang. „Exact Recovery of Stochastic Block Model by Ising Model“. Entropy 23, Nr. 1 (02.01.2021): 65. http://dx.doi.org/10.3390/e23010065.
Der volle Inhalt der QuelleMoyal, Pascal, Ana Bušić und Jean Mairesse. „A product form for the general stochastic matching model“. Journal of Applied Probability 58, Nr. 2 (Juni 2021): 449–68. http://dx.doi.org/10.1017/jpr.2020.100.
Der volle Inhalt der QuelleArcuri, Alesandro, und Nicolas Lanchier. „Stochastic spatial model for the division of labor in social insects“. Mathematical Models and Methods in Applied Sciences 27, Nr. 01 (Januar 2017): 45–73. http://dx.doi.org/10.1142/s0218202517400024.
Der volle Inhalt der QuelleAbbe, Emmanuel, Afonso S. Bandeira und Georgina Hall. „Exact Recovery in the Stochastic Block Model“. IEEE Transactions on Information Theory 62, Nr. 1 (Januar 2016): 471–87. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2015.2490670.
Der volle Inhalt der QuelleLelarge, Marc, Laurent Massoulie und Jiaming Xu. „Reconstruction in the Labelled Stochastic Block Model“. IEEE Transactions on Network Science and Engineering 2, Nr. 4 (01.10.2015): 152–63. http://dx.doi.org/10.1109/tnse.2015.2490580.
Der volle Inhalt der QuelleRastelli, Riccardo, und Michael Fop. „A stochastic block model for interaction lengths“. Advances in Data Analysis and Classification 14, Nr. 2 (Juni 2020): 485–512. http://dx.doi.org/10.1007/s11634-020-00403-w.
Der volle Inhalt der QuelleLatouche, Pierre, Etienne Birmelé und Christophe Ambroise. „Model selection in overlapping stochastic block models“. Electronic Journal of Statistics 8, Nr. 1 (2014): 762–94. http://dx.doi.org/10.1214/14-ejs903.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Ya, Meiyi Wang und Hua Xie. „Volatility analysis of the flight block time based on the stochastic volatility model“. Journal of Physics: Conference Series 2489, Nr. 1 (01.05.2023): 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2489/1/012002.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Yang, Hechang Chen und Bo Yang. „Reparameterized Stochastic Block Model Adaptive to Heterogeneous Degree and Block Distributions“. IEEE Access 6 (2018): 37615–26. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2853115.
Der volle Inhalt der QuelleNeal, Zachary P., und Jennifer Watling Neal. „Illustrating the importance of edge constraints in backbones of bipartite projections“. PLOS ONE 19, Nr. 5 (10.05.2024): e0302973. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0302973.
Der volle Inhalt der QuelleBecker, Ann-Kristin, und Hajo Holzmann. „Nonparametric Identification in the Dynamic Stochastic Block Model“. IEEE Transactions on Information Theory 65, Nr. 7 (Juli 2019): 4335–44. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2019.2893947.
Der volle Inhalt der QuelleCaltagirone, Francesco, Marc Lelarge und Leo Miolane. „Recovering Asymmetric Communities in the Stochastic Block Model“. IEEE Transactions on Network Science and Engineering 5, Nr. 3 (01.07.2018): 237–46. http://dx.doi.org/10.1109/tnse.2017.2758201.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Y. X. Rachel, und Peter J. Bickel. „Likelihood-based model selection for stochastic block models“. Annals of Statistics 45, Nr. 2 (April 2017): 500–528. http://dx.doi.org/10.1214/16-aos1457.
Der volle Inhalt der QuellePensky, Marianna, und Teng Zhang. „Spectral clustering in the dynamic stochastic block model“. Electronic Journal of Statistics 13, Nr. 1 (2019): 678–709. http://dx.doi.org/10.1214/19-ejs1533.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Haoran, Zhongjing Yu, Qinli Yang und Junming Shao. „Attributed graph clustering with subspace stochastic block model“. Information Sciences 535 (Oktober 2020): 130–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.044.
Der volle Inhalt der QuelleCoulson, Matthew, Robert E. Gaunt und Gesine Reinert. „Compound Poisson approximation of subgraph counts in stochastic block models with multiple edges“. Advances in Applied Probability 50, Nr. 3 (September 2018): 759–82. http://dx.doi.org/10.1017/apr.2018.35.
Der volle Inhalt der QuellePal, Soumik, und Yizhe Zhu. „Community detection in the sparse hypergraph stochastic block model“. Random Structures & Algorithms 59, Nr. 3 (14.03.2021): 407–63. http://dx.doi.org/10.1002/rsa.21006.
Der volle Inhalt der QuelleAnastos, Michael, Alan Frieze und Pu Gao. „Hamiltonicity of Random Graphs in the Stochastic Block Model“. SIAM Journal on Discrete Mathematics 35, Nr. 3 (Januar 2021): 1854–80. http://dx.doi.org/10.1137/19m1296069.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Y. N., und E. J. Ding. „Self-organized criticality in a stochastic spring-block model“. Physical Review E 48, Nr. 1 (01.07.1993): R21—R24. http://dx.doi.org/10.1103/physreve.48.r21.
Der volle Inhalt der QuelleSrinivas, B., S. Gajanana und K. Hemachandra Reddy. „Forecasted Inflation Based Block Replacement Model Using Stochastic Process“. Applied Mechanics and Materials 592-594 (Juli 2014): 2716–22. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.592-594.2716.
Der volle Inhalt der QuelleAhn, Kwangjun, Kangwook Lee und Changho Suh. „Hypergraph Spectral Clustering in the Weighted Stochastic Block Model“. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 12, Nr. 5 (Oktober 2018): 959–74. http://dx.doi.org/10.1109/jstsp.2018.2837638.
Der volle Inhalt der QuelleXin, Lu, Mu Zhu und Hugh Chipman. „A continuous-time stochastic block model for basketball networks“. Annals of Applied Statistics 11, Nr. 2 (Juni 2017): 553–97. http://dx.doi.org/10.1214/16-aoas993.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Shuping, und Xiaorong Zhao. „Network percolation of the disease transmission based on bipartite networks“. International Journal of Modern Physics B 34, Nr. 06 (24.02.2020): 2050029. http://dx.doi.org/10.1142/s0217979220500290.
Der volle Inhalt der QuelleGraczyk, Małgorzata, und Bronisław Ceranka. „A Regular D‑optimal Weighing Design with Negative Correlations of Errors“. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica 5, Nr. 344 (30.09.2019): 7–16. http://dx.doi.org/10.18778/0208-6018.344.01.
Der volle Inhalt der QuelleAuconi, Andrea, Andrea Giansanti und Edda Klipp. „Information Thermodynamics for Time Series of Signal-Response Models“. Entropy 21, Nr. 2 (14.02.2019): 177. http://dx.doi.org/10.3390/e21020177.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Huaying, Luoyi Fu, Huan Long, Guie Meng, Xiaoying Gan, Yuanhao Wu, Haisong Zhang und Xinbing Wang. „Unraveling the Detectability of Stochastic Block Model With Overlapping Communities“. IEEE Transactions on Network Science and Engineering 8, Nr. 2 (01.04.2021): 1443–55. http://dx.doi.org/10.1109/tnse.2021.3058520.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Min. „Exact Recovery and Sharp Thresholds of Stochastic Ising Block Model“. IEEE Transactions on Information Theory 67, Nr. 12 (Dezember 2021): 8207–35. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2021.3117264.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Min. „Exact Recovery and Sharp Thresholds of Stochastic Ising Block Model“. IEEE Transactions on Information Theory 67, Nr. 12 (Dezember 2021): 8207–35. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2021.3117264.
Der volle Inhalt der QuelleCHAI, Bian-Fang, Jian YU, Cai-Yan JIA und Jing-Hong WANG. „Fast Algorithm on Stochastic Block Model for Exploring General Communities“. Journal of Software 24, Nr. 11 (03.01.2014): 2699–709. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1001.2013.04474.
Der volle Inhalt der QuelleStanley, Natalie, Saray Shai, Dane Taylor und Peter J. Mucha. „Clustering Network Layers with the Strata Multilayer Stochastic Block Model“. IEEE Transactions on Network Science and Engineering 3, Nr. 2 (01.04.2016): 95–105. http://dx.doi.org/10.1109/tnse.2016.2537545.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yue, und Mingao Yuan. „Nonreconstruction of high-dimensional stochastic block model with bounded degree“. Statistics & Probability Letters 158 (März 2020): 108675. http://dx.doi.org/10.1016/j.spl.2019.108675.
Der volle Inhalt der QuelleQing, Huan, und Jingli Wang. „Regularized spectral clustering under the mixed membership stochastic block model“. Neurocomputing 550 (September 2023): 126490. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126490.
Der volle Inhalt der QuelleSpaulding, Travis, Nicholas Strayer, Andrew Sochacki, Shannon Stockton, Alexander Silver, Rodney Dixon Dorand, Siwei Zhang, Ya-Chen Lin, Yaomin Xu und Michael R. Savona. „Patient-Specific Risk Factors Independently Influence Survival in Myelodysplastic Syndromes in an Unbiased Review of EHR Records“. Blood 134, Supplement_1 (13.11.2019): 5440. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2019-122400.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Jie, Tao Guo, Qiaoqiao Zhou, Wei Han, Bo Bai und Gong Zhang. „Structural Entropy of the Stochastic Block Models“. Entropy 24, Nr. 1 (03.01.2022): 81. http://dx.doi.org/10.3390/e24010081.
Der volle Inhalt der QuellePenocchio, Emanuele, Francesco Avanzini und Massimiliano Esposito. „Information thermodynamics for deterministic chemical reaction networks“. Journal of Chemical Physics 157, Nr. 3 (21.07.2022): 034110. http://dx.doi.org/10.1063/5.0094849.
Der volle Inhalt der QuelleVo, Thi Phuong Thuy. „Chain-referral sampling on stochastic block models“. ESAIM: Probability and Statistics 24 (2020): 718–38. http://dx.doi.org/10.1051/ps/2020025.
Der volle Inhalt der QuelleCeranka, Bronisław, und Małgorzata Graczyk. „New Results Regarding the Construction Method for D‑optimal Chemical Balance Weighing Designs“. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica 4, Nr. 349 (23.11.2020): 129–41. http://dx.doi.org/10.18778/0208-6018.349.08.
Der volle Inhalt der QuelleVasovic, Nebojsa, Srdjan Kostic, Kristina Todorovic und Dragoslav Kuzmanovic. „Synchronization conditions for stochastic landslide chain model with delayed coupling“. Theoretical and Applied Mechanics, Nr. 00 (2024): 1. http://dx.doi.org/10.2298/tam230927001v.
Der volle Inhalt der QuelleKataoka, Shun, Takuto Kobayashi, Muneki Yasuda und Kazuyuki Tanaka. „Community Detection Algorithm Combining Stochastic Block Model and Attribute Data Clustering“. Journal of the Physical Society of Japan 85, Nr. 11 (15.11.2016): 114802. http://dx.doi.org/10.7566/jpsj.85.114802.
Der volle Inhalt der QuelleCerqueira, Andressa, und Florencia Leonardi. „Estimation of the Number of Communities in the Stochastic Block Model“. IEEE Transactions on Information Theory 66, Nr. 10 (Oktober 2020): 6403–12. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2020.3016331.
Der volle Inhalt der QuelleMatias, Catherine, und Vincent Miele. „Statistical clustering of temporal networks through a dynamic stochastic block model“. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) 79, Nr. 4 (22.08.2016): 1119–41. http://dx.doi.org/10.1111/rssb.12200.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Min, Varun Jog und Po-Ling Loh. „Optimal rates for community estimation in the weighted stochastic block model“. Annals of Statistics 48, Nr. 1 (Februar 2020): 183–204. http://dx.doi.org/10.1214/18-aos1797.
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