ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Vektet stokastisk blokkmodell

Den vektede stokastiske blokkmodellen (W-SBM) utvider den klassiske stokastiske blokkmodellen til nettverk der kanter har numeriske vekter. Ved å anta at kantvekter mellom nodepar oppstår fra fordelinger som avhenger av nodenes blokktilhørighet, infererer den samtidig en partisjonering av noder i fellesskap og et sett med blokk-til-blokk vektparametere – og gjenoppretter struktur som er usynlig for uvektede metoder.

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. 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
  2. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Stochastic Block Model (W-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateWeighted Stochastic Block Model (Weighted Stochastic Block Model (W-SBM)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/network-analysis/weighted-stochastic-block-model · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026