Machine learningNetwork science

Ważony stochastyczny model blokowy

Ważony stochastyczny model blokowy (W-SBM) rozszerza klasyczny stochastyczny model blokowy na sieci, których krawędzie niosą wartości liczbowe. Zakładając, że wagi krawędzi między parami węzłów pochodzą z rozkładów zależnych od przynależności tych węzłów do bloków, model jednocześnie wnioskuje podział węzłów na społeczności oraz zestaw parametrów wagowych blok-do-bloku — odzyskując strukturę niewidoczną dla metod nieważonych.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Stochastic Block Model (W-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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

Cytowana przez

ScholarGateWeighted Stochastic Block Model (Weighted Stochastic Block Model (W-SBM)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/network-analysis/weighted-stochastic-block-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026