Стохастичен блокови модел — вероятностно откриване на общности в мрежи
Стохастичният блокови модел (SBM), въведен от Holland, Laskey и Leinhardt (1983), е вероятностен генеративен модел за графи, който приписва възли на латентни блокове и параметрично оценява вероятностите за свързване между блоковете. Той е основополагащият подход за откриване на общности, идентифициране на ядро-периферия и откриване на йерархични структури в мрежовия анализ.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+16 more
Източници
- Holland, P.W., Laskey, K.B. & Leinhardt, S. (1983). Stochastic Blockmodels: First Steps. Social Networks, 5(2), 109-137. DOI: 10.1016/0378-8733(83)90021-7 ↗
- Lee, C. & Wilkinson, D.J. (2019). A Review of Stochastic Block Models and Extensions for Graph Clustering. Applied Network Science, 4(1), 122. DOI: 10.1007/s41109-019-0232-2 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Block Model (SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/network-analysis/stochastic-block-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DBSCANМашинно обучение↔ compare
- Графова невронна мрежа с внимание (GAT)Дълбоко обучение↔ compare
- Графови невронни мрежиДълбоко обучение↔ compare
- Йерархично групиранеМашинно обучение↔ compare
- Клъстериране с К-средниМашинно обучение↔ compare
- Анализ на главните компонентиМашинно обучение↔ compare
- Анализ на текстови мрежиИзвличане на текст↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →