Modelo Estocástico Dinámico de Bloques
El Modelo Estocástico Dinámico de Bloques (DSBM, por sus siglas en inglés) es un marco probabilístico generativo que extiende el modelo estocástico de bloques estático a redes observadas en múltiples puntos temporales. Modela conjuntamente la pertenencia a comunidades y su evolución, permitiendo a los investigadores detectar y rastrear grupos latentes y sus cambios estructurales a lo largo del tiempo en datos de redes longitudinales.
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Fuentes
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/dynamic-stochastic-block-model
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