Machine learningNetwork science
동적 확률 블록 모형
동적 확률 블록 모형(DSBM)은 정적 확률 블록 모형을 여러 시점의 네트워크에 적용할 수 있도록 확장한 생성 확률론적 프레임워크입니다. 이 모형은 커뮤니티 멤버십과 커뮤니티의 진화를 공동으로 모델링하여, 연구자들이 종단적 네트워크 데이터에서 잠재 그룹과 그 구조적 변화를 탐지하고 추적할 수 있게 합니다.
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출처
- Yang, T., Chi, Y., Zhu, S., Gong, Y., & Jin, R. (2011). Detecting communities and their evolutions in dynamic social networks — a Bayesian approach. Machine Learning, 82(2), 157–189. DOI: 10.1007/s10994-010-5214-7 ↗
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/dynamic-stochastic-block-model
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