Geodesic
Modeling heterogeneity in random graphs through latent space models: a selective review
Catherine Matias1 ; Stéphane Robin2, 3
1Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d’Évry, Université d’Évry Val d’Essonne, UMR CNRS 8071, USC INRA, Évry, France.
2AgroParisTech, UMR 518 Mathématiques et Informatique Appliquées, Paris 5ème, France.
3INRA, UMR 518 Mathématiques et Informatique Appliquées, Paris 5ème, France.
ESAIM. Proceedings, Tome 47 (2014), pp. 55-74
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We present a selective review on probabilistic modeling of heterogeneity in random graphs. We focus on latent space models and more particularly on stochastic block models and their extensions that have undergone major developments in the last five years.
DOI : 10.1051/proc/201447004

Catherine Matias  1   ; Stéphane Robin  2 , 3

1 Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d’Évry, Université d’Évry Val d’Essonne, UMR CNRS 8071, USC INRA, Évry, France.
2 AgroParisTech, UMR 518 Mathématiques et Informatique Appliquées, Paris 5ème, France.
3 INRA, UMR 518 Mathématiques et Informatique Appliquées, Paris 5ème, France. 
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Catherine Matias; Stéphane Robin. Modeling heterogeneity in random graphs through latent space models: a selective review. ESAIM. Proceedings, Tome 47 (2014), pp. 55-74. doi: 10.1051/proc/201447004

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