Gewogen Stochastisch Blokmodel
Het Gewogen Stochastisch Blokmodel (W-SBM) breidt het klassieke stochastische blokmodel uit naar netwerken waarvan de verbindingen numerieke gewichten dragen. Door te postuleren dat de gewichten van verbindingen tussen knooppuntparen voortkomen uit verdelingen die afhangen van de bloklidmaatschappen van die knooppunten, inferreert het gelijktijdig een partitie van knooppunten in gemeenschappen en een set van blok-naar-blok gewichtsparameters — waarmee structuur wordt hersteld die onzichtbaar is voor ongewogen methoden.
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.
Bronnen
- Aicher, C., Jacobs, A. Z., & Clauset, A. (2014). Learning latent block structure in weighted networks. Journal of Complex Networks, 3(2), 221–248. DOI: 10.1093/comnet/cnu026 ↗
- Nowicki, K., & Snijders, T. A. B. (2001). Estimation and prediction for stochastic blockstructures. Journal of the American Statistical Association, 96(455), 1077–1087. DOI: 10.1198/016214501753208735 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Stochastic Block Model (W-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/network-analysis/weighted-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.
- Modularity AnalysisNetwerkanalyse↔ compare
- Stochastic Block ModelNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen GemeenschapsdetectieNetwerkanalyse↔ compare
- Weighted Exponential Random Graph ModelNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen modulariteitsanalyseNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen Sociale NetwerkanalyseNetwerkanalyse↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →