首页> 外文OA文献 >A penalized inference approach to stochastic block modelling of community structure in the Italian Parliament
【2h】

A penalized inference approach to stochastic block modelling of community structure in the Italian Parliament

机译:一种惩罚推理的随机块建模方法   意大利议会的社区结构

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

We analyse bill cosponsorship networks in the Italian Chamber of Deputies. Incomparison with other parliaments, a distinguishing feature of the Chamber isthe large number of political groups. Our analysis aims to infer the pattern ofcollaborations between these groups from data on bill cosponsorships. Wepropose an extension of stochastic block models for edge-valued graphs andderive measures of group productivity and of collaboration between politicalparties. As the model proposed encloses a large number of parameters, we pursuea penalized likelihood approach that enables us to infer a sparse reduced graphdisplaying collaborations between political parties.
机译:我们分析了意大利众议院的法案共同赞助网络。与其他议会相比,该会议厅的一个显着特点是政治团体众多。我们的分析旨在从票据共同赞助数据中推断出这些群体之间的合作模式。我们提出了一种用于边值图的随机块模型的扩展,以及对群体生产力和政党之间合作的推论的推论。由于建议的模型包含大量参数,因此我们追求一种惩罚似然法,该方法使我们能够推断出政党之间的稀疏简化的图形显示协作。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号