Stochastic Block Model — Probabilistische Gemeenschapsdetectie in Netwerken
Het Stochastic Block Model (SBM), geïntroduceerd door Holland, Laskey en Leinhardt (1983), is een probabilistisch generatief model voor grafen dat knopen toewijst aan latente blokken en de verbindingskansen tussen blokken parametrisch schat. Het is de fundamentele benadering voor gemeenschapsdetectie, identificatie van kern-periferie en ontdekking van hiërarchische structuren in netwerkanalyse.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+16 more
Bronnen
- 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 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Block Model (SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- DBSCANMachine learning↔ compare
- Graph Attention NetworkDeep learning↔ compare
- GraafNeuraal NetwerkDeep learning↔ compare
- Hiërarchische clusteringMachine learning↔ compare
- K-Means ClusteringMachine learning↔ compare
- HoofdcomponentenanalyseMachine learning↔ compare
- Tekstanalyse op basis van netwerkenText mining↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →