ScholarGate
アシスタント
Process / pipeline

確率的ブロックモデル — ネットワークにおける確率的コミュニティ検出

確率的ブロックモデル(SBM)は、Holland、Laskey、Leinhardt(1983)によって導入された、ノードを潜在ブロックに割り当て、ブロック間の接続確率をパラメトリックに推定するグラフの確率的生成モデルである。これは、コミュニティ検出、コア・周辺構造の特定、ネットワーク分析における階層構造発見の基礎的なアプローチである。

MethodMindで開く近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

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

+16 more

出典

  1. Holland, P.W., Laskey, K.B. & Leinhardt, S. (1983). Stochastic Blockmodels: First Steps. Social Networks, 5(2), 109-137. DOI: 10.1016/0378-8733(83)90021-7
  2. Lee, C. & Wilkinson, D.J. (2019). A Review of Stochastic Block Models and Extensions for Graph Clustering. Applied Network Science, 4(1), 122. DOI: 10.1007/s41109-019-0232-2

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Block Model (SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/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

この手法を参照する項目

ScholarGateStochastic Block Model (Stochastic Block Model (SBM)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/network-analysis/stochastic-block-model · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026