Machine learningNetwork science
ベイズ的確率的ブロックモデル
ベイズ的確率的ブロックモデル（Bayesian SBM）は、ネットワークにおけるコミュニティ検出のための、原理に基づいた確率的手法です。グループメンバーシップを潜在変数として扱い、ベイズ推論を用いてブロック構造を同時に回復し、コミュニティ数を選択することで、モジュラリティベースのアプローチを悩ませる解像度限界バイアスを回避します。
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出典
- Peixoto, T. P. (2014). Efficient Monte Carlo and greedy heuristic for the inference of stochastic block models. Physical Review E, 89(1), 012804. DOI: 10.1103/PhysRevE.89.012804 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Stochastic Block Model (Bayesian SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/bayesian-stochastic-block-model
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- ベイズ社会ネットワーク分析ネットワーク分析↔ compare
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- 多層確率ブロックモデルネットワーク分析↔ compare
- 確率的ブロックモデルネットワーク分析↔ compare