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Consistency of maximum-likelihood and variational estimators in the Stochastic Block Model
Alain Celisse 1, J.-J. Daudin 2, Laurent Pierre 3
Detect Collaboration(s)
(10/05/2011)

The stochastic block model (SBM) is a probabilistic model de- signed to describe heterogeneous directed and undirected graphs. In this paper, we address the asymptotic inference on SBM by use of maximum- likelihood and variational approaches. The identi ability of SBM is proved, while asymptotic properties of maximum-likelihood and variational esti- mators are provided. In particular, the consistency of these estimators is settled, which is, to the best of our knowledge, the rst result of this type for variational estimators with random graphs.
1 :  Laboratoire de Mathématiques Paul Painlevé
CNRS : UMR8524 – Université Lille I - Sciences et technologies
2 :  Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA)
Institut national de la recherche agronomique (INRA) : UMR0518 – AgroParisTech
3 :  Université Paris 10 - UFR de sciences économiques, gestion, mathématiques, informatique (UP10 UFR SEGMI)
Université Paris X - Paris Ouest Nanterre La Défense
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
Random graphs – stochastic block model – variational approximation – maximum-likelihood – concentration inequalities
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