ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Dynamisk stokastisk blokkmodell

Den dynamiske stokastiske blokkmodellen (DSBM) er et generativt probabilistisk rammeverk som utvider den statiske stokastiske blokkmodellen til nettverk observert over flere tidspunkter. Den modellerer samfunnsmedlemskap og samfunnsutvikling samlet, og lar forskere oppdage og spore latente grupper og deres strukturelle endringer over tid i longitudinelle nettverksdata.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Kilder

  1. 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
  2. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/no/network-analysis/dynamic-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

Referert av

ScholarGateDynamic Stochastic Block Model (Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/network-analysis/dynamic-stochastic-block-model · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026