sample_tdcsbm.Rd
Sample an adjacency matrix from a truncated degree-corrected block model (DCSBM) using a fast algorithm.
sample_tdcsbm(z, B, theta = 1)
Node labels (\(n * 1\))
Connectivity matrix (\(K * K\))
Node connectivity propensity vector (\(n * 1\))
An adjacency matrix following DCSBM
The function samples an adjacency matrix from a truncated DCSBM, with entries having Bernoulli distributions with mean $$ E[A_{ij} | z] = B_{z_i, z_j} \min(1, \theta_i \theta_j).$$ The approach uses the masking idea of Aiyou Chen, leading to fast sampling for sparse networks. The masking, however, truncates \(\theta_i \theta_j\) to at most 1, hence we refer to it as the truncated DCSBM.
B = pp_conn(n = 10^4, oir = 0.1, lambda = 7, pri = rep(1,3))$B
head(sample_tdcsbm(sample(1:3, 10^4, replace = TRUE), B, theta = rexp(10^4)))
#> 6 x 10000 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
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