Stochastic Block Model — Probabilistisk deteksjon av fellesskap i nettverk
Stochastic Block Model (SBM), introdusert av Holland, Laskey og Leinhardt (1983), er en probabilistisk generativ modell for grafer som tildeler noder til latente blokker og parametrisk estimerer tilkoblingssannsynlighetene mellom blokker. Det er den grunnleggende tilnærmingen for deteksjon av fellesskap, identifisering av kjerne-periferi og oppdagelse av hierarkisk struktur i nettverksanalyse.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+16 more
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Block Model (SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- DBSCANMaskinlæring↔ compare
- Graph Attention NetworkDyp læring↔ compare
- Grafnevrale nettverkDyp læring↔ compare
- Hierarkisk grupperingMaskinlæring↔ compare
- K-Means-klyngingMaskinlæring↔ compare
- HovedkomponentanalyseMaskinlæring↔ compare
- TekstnettverksanalyseTekstutvinning↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →