Bayesian Stochastic Block Model
The Bayesian Stochastic Block Model (Bayesian SBM) is a principled probabilistic method for community detection in networks. It treats group membership as a latent variable and uses Bayesian inference to simultaneously recover block structure and select the number of communities, avoiding the resolution-limit bias that plagues modularity-based approaches.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Peixoto, T. P. (2014). Efficient Monte Carlo and greedy heuristic for the inference of stochastic block models. Physical Review E, 89(1), 012804. · DOI 10.1103/PhysRevE.89.012804
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.