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考虑由成对测量组成的数据，例如对象对之间是否存在链接。例如，这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设，因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里，我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型：混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块（块模型）的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数（混合成员）。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势，并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词：分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络
混合会员随机块模型
主要关键词
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