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本文考虑了一种混合多层随机块模型 (MMLSBM)，其中各层可以划分为相似网络组，每组中的网络都配备不同的随机块模型。目标是将多层网络划分为相似层的集群，并识别这些层中的社区。Jing 等人 (2020) 介绍了 MMLSBM，并开发了一种基于正则化张量分解的聚类方法 TWIST。本文提出了一种不同的技术，即交替最小化算法 (ALMA)，旨在同时恢复层分区，以及估计不同层的连接概率矩阵。与 TWIST 相比，ALMA 在理论和数值上都实现了更高的精度。
ALMA：聚类混合多层网络的交替最小化算法
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