Динамическая стохастическая блочная модель
Динамическая стохастическая блочная модель (DSBM) представляет собой генеративную вероятностную структуру, которая расширяет статическую стохастическую блочную модель для сетей, наблюдаемых в несколько моментов времени. Она совместно моделирует принадлежность к сообществам и эволюцию сообществ, позволяя исследователям обнаруживать и отслеживать скрытые группы и их структурные изменения во времени в лонгитюдных сетевых данных.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Yang, T., Chi, Y., Zhu, S., Gong, Y., & Jin, R. (2011). Detecting communities and their evolutions in dynamic social networks — a Bayesian approach. Machine Learning, 82(2), 157–189. DOI: 10.1007/s10994-010-5214-7 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/dynamic-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.
- Байесовская стохастическая блочная модельСетевой анализ↔ compare
- Динамическое обнаружение сообществСетевой анализ↔ compare
- Модульный анализСетевой анализ↔ compare
- Стохастическая блочная модельСетевой анализ↔ compare
- Временной анализ сетейСетевой анализ↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →