Machine learningNetwork science

Súlyozott sztochasztikus blokkmintázat

A Súlyozott Sztochasztikus Blokkmintázat (W-SBM) a klasszikus sztochasztikus blokkmintázatot kiterjeszti olyan hálózatokra, amelyek élei numerikus súlyokat hordoznak. Azzal a feltevéssel, hogy az élek súlyai a csomópontok blokk-tagságától függő eloszlásokból származnak, egyidejűleg következtet a csomópontok közösségekbe való partíciójára és a blokkok közötti súlyparaméterek készletére – olyan struktúrát tárva fel, amely a súlyozatlan módszerek számára láthatatlan.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Források

  1. Aicher, C., Jacobs, A. Z., & Clauset, A. (2014). Learning latent block structure in weighted networks. Journal of Complex Networks, 3(2), 221–248. DOI: 10.1093/comnet/cnu026
  2. 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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Stochastic Block Model (W-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/network-analysis/weighted-stochastic-block-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateWeighted Stochastic Block Model (Weighted Stochastic Block Model (W-SBM)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/network-analysis/weighted-stochastic-block-model · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026