ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Model de Bloc Estocàstic Dinàmic

El Dynamic Stochastic Block Model (DSBM) és un marc probabilístic generatiu que estén el model estocàstic de blocs estàtic a xarxes observades en múltiples moments temporals. Modela conjuntament la pertinença a comunitats i l'evolució de les comunitats, permetent als investigadors detectar i seguir grups latents i els seus canvis estructurals al llarg del temps en dades de xarxes longitudinals.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  1. Yang, T., Chi, Y., Zhu, S., Gong, Y., & Jin, R. (2011). Detecting communities and their evolutions in dynamic social networks — a Bayesian approach. Machine Learning, 82(2), 157–189. DOI: 10.1007/s10994-010-5214-7
  2. Matias, C., & Miele, V. (2017). Statistical clustering of temporal networks through a dynamic stochastic block model. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 79(4), 1119–1141. DOI: 10.1111/rssb.12200

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/network-analysis/dynamic-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

Citat per

ScholarGateDynamic Stochastic Block Model (Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/network-analysis/dynamic-stochastic-block-model · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026