# Hastings planted partition model Hastings, M. が提案した統計的推論に基づくコミュニティ検出手法。planted partition model(群内・群間の接続確率 pin/pout で生成されるベンチマークモデル)を Potts スピン系の Hamiltonian に対応させ、belief propagation によってその基底状態を探索することでコミュニティを推定する。pin/pout の真の値が不明であっても、粗い推定値を与えれば結果が補正される頑健性を持つ([[@2010__PhysRep__Community detection in graphs - Chapter IX Methods based on statistical inference]] p.49-50)。 Newman-Leicht の混合モデル + EM法や Čopič et al. の公理化的手法と並び、ベイズ推論に基づく生成モデル系譜の代表例に位置づけられる(同 p.49-51)。Zanghi et al. は Hastings のモデルと Newman-Leicht 法の中間的な手法を提案している(同 p.51-52)。 ## 関連 - [[Community detection in graphs]] — 本サーベイのハブ entity。 - [[@2010__PhysRep__Community detection in graphs - Chapter IX Methods based on statistical inference]] — 本手法を扱う章。 - [[Newman-Leicht mixture model]] — 同じベイズ推論系譜に属する対照的な手法。 ## 出典 - [[@2010__PhysRep__Community detection in graphs - Chapter IX Methods based on statistical inference]] — Hastings による提案として言及される(原論文の書誌情報は本章の extract に含まれないため未記載)。