Metodebevisregister
Dynamic Stochastic Block Model
The Dynamic Stochastic Block Model (DSBM) is a generative probabilistic framework that extends the static stochastic block model to networks observed across multiple time points. It jointly models community membership and community evolution, allowing researchers to detect and track latent groups and their structural changes over time in longitudinal network data.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection)
Taksonomisk metoderegister · ml-model / network-analysis
- 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
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Ingen kuraterte påstander ennå
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.