Machine learningNetwork science

Modelo Estocástico Temporal de Bloques

El Modelo Estocástico Temporal de Bloques (TSBM) extiende el modelo estocástico clásico de bloques a secuencias de instantáneas de redes, infiriendo conjuntamente membresías de comunidades latentes y cómo esas membresías evolucionan a lo largo del tiempo. Combina un modelo generativo de probabilidad de aristas con un proceso de Markov sobre asignaciones de bloques, permitiendo la detección estadística fundamentada de estructuras comunitarias que cambian con el tiempo.

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Fuentes

  1. 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
  2. Xu, K. S. & Hero, A. O. (2014). Dynamic stochastic blockmodels for time-evolving social networks. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 8(4), 552–562. DOI: 10.1109/JSTSP.2014.2310294

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ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Stochastic Block Model (Dynamic Community Detection via SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/temporal-stochastic-block-model

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ScholarGateTemporal Stochastic Block Model (Temporal Stochastic Block Model (Dynamic Community Detection via SBM)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/network-analysis/temporal-stochastic-block-model · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026