ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Dünaamiline stohhastiline plokk-mudel

Dünaamiline stohhastiline plokk-mudel (DSBM) on generatiivne tõenäosuslik raamistik, mis laiendab staatilist stohhastilist plokk-mudelit võrkudele, mida vaadeldakse mitme ajapunkti jooksul. See modelleerib ühiselt kogukonna liikmelisust ja kogukonna arengut, võimaldades teadlastel tuvastada ja jälgida varjatud rühmi ning nende struktuurimuutusi aja jooksul pikisuunalistes võrguandmetes.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  1. 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
  2. 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

Kuidas sellele lehele viidata

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

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti

Sellele viitavad

ScholarGateDynamic Stochastic Block Model (Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/network-analysis/dynamic-stochastic-block-model · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026