ScholarGate
Assistente
Machine learningNetwork science

Modelo Estocástico de Blocos Temporais

O Modelo Estocástico de Blocos Temporais (TSBM) estende o modelo estocástico de blocos clássico para sequências de instantâneos de rede, inferindo conjuntamente as associações latentes de comunidades e como essas associações evoluem ao longo do tempo. Ele combina um modelo generativo de probabilidade de arestas com um processo de Markov sobre as atribuições de blocos, permitindo a detecção estatística fundamentada de estrutura comunitária que muda com o tempo.

Abrir no MethodMindEm breveVídeoEm breveDownload slides

Leia o método completo

Exclusivo para membros

Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.

Entrar

Method map

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

Fontes

  1. Matias, C. & Miele, V. (2017). Statistical clustering of temporal networks through a dynamic stochastic block model. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 79(4), 1119–1141. DOI: 10.1111/rssb.12200
  2. Xu, K. S. & Hero, A. O. (2014). Dynamic stochastic blockmodels for time-evolving social networks. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 8(4), 552–562. DOI: 10.1109/JSTSP.2014.2310294

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Stochastic Block Model (Dynamic Community Detection via SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/network-analysis/temporal-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
ScholarGateTemporal Stochastic Block Model (Temporal Stochastic Block Model (Dynamic Community Detection via SBM)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/network-analysis/temporal-stochastic-block-model · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026