ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Meerlagig Stochastisch Blokmodel

Het Meerlagig Stochastisch Blokmodel (ML-SBM) is een generatief probabilistisch raamwerk dat het klassieke stochastische blokmodel uitbreidt naar netwerken met meerdere relatietypen of lagen. Het leidt gelijktijdig de gemeenschapsstructuur en de blok-naar-blok verbindingswaarschijnlijkheden af over alle lagen, waarbij wordt vastgelegd hoe gemeenschappen verschillend samenhangen afhankelijk van context of relatietype.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  1. 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
  2. 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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Stochastic Block Model (ML-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/network-analysis/multilayer-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

Geciteerd door

ScholarGateMultilayer Stochastic Block Model (Multilayer Stochastic Block Model (ML-SBM)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/network-analysis/multilayer-stochastic-block-model · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026