Modelo Bayesiano de Bloques Estocásticos
El Modelo Bayesiano de Bloques Estocásticos (Bayesian SBM) es un método probabilístico riguroso para la detección de comunidades en redes. Trata la pertenencia a grupos como una variable latente y utiliza inferencia bayesiana para recuperar simultáneamente la estructura de bloques y seleccionar el número de comunidades, evitando el sesgo del límite de resolución que afecta a los enfoques basados en la modularidad.
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Fuentes
- Peixoto, T. P. (2014). Efficient Monte Carlo and greedy heuristic for the inference of stochastic block models. Physical Review E, 89(1), 012804. DOI: 10.1103/PhysRevE.89.012804 ↗
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Stochastic Block Model (Bayesian SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/bayesian-stochastic-block-model
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