Machine learningNetwork science

Análisis Bayesiano de Redes Temporales

El análisis bayesiano de redes temporales combina la inferencia bayesiana probabilística con datos relacionales ordenados en el tiempo para modelar cómo evolucionan las estructuras de red, cuantificar la incertidumbre en torno a las estimaciones estructurales y realizar predicciones fundamentadas sobre patrones de conectividad futuros. Proporciona intervalos de credibilidad sobre las probabilidades de los enlaces y las asignaciones de comunidades, en lugar de meras estimaciones puntuales.

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Fuentes

  1. Hanneke, S., Fu, W., & Xing, E. P. (2010). Discrete temporal models of social networks. Electronic Journal of Statistics, 4, 585–605. DOI: 10.1214/09-EJS548
  2. Peixoto, T. P. (2017). Nonparametric Bayesian inference of the microcanonical stochastic block model. Physical Review E, 95(1), 012317. DOI: 10.1103/PhysRevE.95.012317

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Inference for Temporal Network Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/bayesian-temporal-network-analysis

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ScholarGateBayesian Temporal Network Analysis (Bayesian Inference for Temporal Network Analysis). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/network-analysis/bayesian-temporal-network-analysis · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026