ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Vægtet Stokastisk Blokmodel

Den Vægtede Stokastiske Blokmodel (W-SBM) udvider den klassiske stokastiske blokmodel til netværk, hvis kanter bærer numeriske vægte. Ved at postulere, at kantvægte mellem knudepar opstår fra fordelinger, der afhænger af knudernes blokmedlemskaber, infererer den samtidigt en partition af knuder i fællesskaber og et sæt af blok-til-blok vægtparametre — og genfinder struktur, der er usynlig for uvægtede metoder.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

Kilder

  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

Sådan citerer du denne side

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

Refereret af

ScholarGateWeighted Stochastic Block Model (Weighted Stochastic Block Model (W-SBM)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/network-analysis/weighted-stochastic-block-model · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026