Modelo de Bloco Estocástico Bayesiano
O Modelo de Bloco Estocástico Bayesiano (Bayesian SBM) é um método probabilístico com princípios sólidos para detecção de comunidades em redes. Ele trata a afiliação a grupos como uma variável latente e utiliza inferência Bayesiana para recuperar simultaneamente a estrutura de blocos e selecionar o número de comunidades, evitando o viés do limite de resolução que assola as abordagens baseadas em modularidade.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Stochastic Block Model (Bayesian SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/network-analysis/bayesian-stochastic-block-model
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- Modelo Estocástico de Blocos MulticamadasAnálise de redes↔ compare
- Modelo de Bloco EstocásticoAnálise de redes↔ compare
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