Machine learningNetwork science
다층 확률 블록 모델
다층 확률 블록 모델(ML-SBM)은 고전적인 확률 블록 모델을 다중 관계 유형 또는 계층을 가진 네트워크로 확장하는 생성 확률론적 프레임워크입니다. 이는 모든 계층에 걸쳐 커뮤니티 구조와 블록 간 연결 확률을 동시에 추론하여, 커뮤니티가 맥락 또는 관계 유형에 따라 어떻게 다르게 응집되는지를 포착합니다.
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출처
- Peixoto, T. P. (2015). Inferring the mesoscale structure of layered, edge-valued, and time-varying networks. Physical Review E, 92(4), 042807. DOI: 10.1103/PhysRevE.92.042807 ↗
- De Bacco, C., Power, E. A., Larremore, D. B., & Moore, C. (2017). Community detection, link prediction, and layer interdependence in multilayer networks. Physical Review E, 95(4), 042317. DOI: 10.1103/PhysRevE.95.042317 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Stochastic Block Model (ML-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/multilayer-stochastic-block-model
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