ScholarGate
Asisten
Machine learningNetwork science

Model Blok Stokastik Tertimbang

Model Blok Stokastik Tertimbang (W-SBM) memperluas model blok stokastik klasik ke jaringan yang bobot numeriknya membawa bobot. Dengan mendalilkan bahwa bobot tepi antar pasangan simpul berasal dari distribusi yang bergantung pada keanggotaan blok simpul-simpul tersebut, model ini secara bersamaan menyimpulkan partisi simpul ke dalam komunitas dan serangkaian parameter bobot blok-ke-blok — memulihkan struktur yang tidak terlihat oleh metode tanpa bobot.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Stochastic Block Model (W-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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

Dirujuk oleh

ScholarGateWeighted Stochastic Block Model (Weighted Stochastic Block Model (W-SBM)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/network-analysis/weighted-stochastic-block-model · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026