# Hofman-Wiggins method Hofman, J. M. と Wiggins, C. H. が提案した一般ベイズ的コミュニティ検出手法。Hastings のモデルと Newman-Leicht の混合モデルの両方を特殊ケースとして包含する統一的な枠組みであり、Variational Bayes による近似推論でクラスタ数 K をモデル自身が出力する点が優れる。一方で計算量が O(n^1.44) と大きく、メモリ要求も大きい([[@2010__PhysRep__Community detection in graphs - Chapter IX Methods based on statistical inference]] p.51)。 ソフトウェアは http://www.columbia.edu/~chw2/ で公開されている(同 p.51)。 ## 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。 - [[Hastings planted partition model]] / [[Newman-Leicht mixture model]] — 本手法が特殊ケースとして包含する2手法。 ## 出典 - [[@2010__PhysRep__Community detection in graphs - Chapter IX Methods based on statistical inference]] — Hofman と Wiggins 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)。