Machine learningNetwork science

Тегловен стохастичен блоко-модел

Тегловният стохастичен блоко-модел (W-SBM) разширява класическия стохастичен блоко-модел за мрежи, чиито ребра носят числови тегла. Като предполага, че теглата на ребрата между двойки възли възникват от разпределения, които зависят от принадлежността на тези възли към блокове, той едновременно извежда разделяне на възлите на общности и набор от параметри за теглото между блоковете — възстановявайки структура, невидима за нетегловни методи.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Aicher, C., Jacobs, A. Z., & Clauset, A. (2014). Learning latent block structure in weighted networks. Journal of Complex Networks, 3(2), 221–248. DOI: 10.1093/comnet/cnu026
  2. Nowicki, K., & Snijders, T. A. B. (2001). Estimation and prediction for stochastic blockstructures. Journal of the American Statistical Association, 96(455), 1077–1087. DOI: 10.1198/016214501753208735

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Stochastic Block Model (W-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/network-analysis/weighted-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.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateWeighted Stochastic Block Model (Weighted Stochastic Block Model (W-SBM)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/network-analysis/weighted-stochastic-block-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026