ScholarGate
সহকারী
Machine learningNetwork science

ওয়েটেড স্টোকাস্টিক ব্লক মডেল

ওয়েটেড স্টোকাস্টিক ব্লক মডেল (W-SBM) ক্লাসিক্যাল স্টোকাস্টিক ব্লক মডেলকে এমন নেটওয়ার্কের জন্য প্রসারিত করে যার এজগুলিতে সাংখ্যিক ওজন থাকে। নোড জোড়াগুলির মধ্যে এজ ওজনগুলি এমন ডিস্ট্রিবিউশন থেকে উদ্ভূত হয় যা সেই নোডগুলির ব্লক সদস্যতার উপর নির্ভর করে, এই অনুমানের মাধ্যমে এটি একই সাথে নোডগুলির একটি পার্টিশনকে কমিউনিটিতে এবং ব্লক-টু-ব্লক ওজন প্যারামিটারের একটি সেট অনুমান করে - যা আনওয়েটেড পদ্ধতির অদৃশ্য কাঠামো পুনরুদ্ধার করে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

উৎস

  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

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

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

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateWeighted Stochastic Block Model (Weighted Stochastic Block Model (W-SBM)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/network-analysis/weighted-stochastic-block-model · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026