Estimation du modèle de bloc stochastique

Cette séance de cours de l'instructeur couvre l'estimation du modèle de bloc stochastique, en mettant l'accent sur des méthodes comme le regroupement spectral et la modularité du réseau. Il s'inscrit dans les propriétés paramétriques des graphiques, le processus de maximisation de la probabilité et la modularité du réseau pour l'estimation de l'étiquette-vecteur. La séance de cours traite également de la matrice laplacienne, des vecteurs propres et des techniques de regroupement telles que le regroupement des moyennes k. L'exposé souligne l'importance de comprendre les blocs latents dans les réseaux et les défis à relever pour les récupérer. Différents estimateurs de modèles de blocs et leurs applications sont explorés, fournissant des informations sur l'analyse statistique des données du réseau.