Machine learningNetwork science
時系列確率ブロックモデル
時系列確率ブロックモデル(TSBM)は、古典的な確率ブロックモデルをネットワークスナップショットのシーケンスに拡張したもので、潜在的なコミュニティメンバーシップと、それらのメンバーシップが時間とともにどのように進化するかを共同で推論します。これは、生成的なエッジ確率モデルとブロック割り当てに関するマルコフ過程を組み合わせることで、時間とともに変化するコミュニティ構造を統計的に検出することを可能にします。
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出典
- 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 ↗
- Xu, K. S. & Hero, A. O. (2014). Dynamic stochastic blockmodels for time-evolving social networks. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 8(4), 552–562. DOI: 10.1109/JSTSP.2014.2310294 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Stochastic Block Model (Dynamic Community Detection via SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/temporal-stochastic-block-model
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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
- 時間的コミュニティ検出ネットワーク分析↔ compare
- 時間的モジュラリティ分析ネットワーク分析↔ compare