Machine learningNetwork science

Временная стохастическая блочная модель

Временная стохастическая блочная модель (TSBM) расширяет классическую стохастическую блочную модель (SBM) на последовательности сетевых снимков, совместно определяя скрытые групповые принадлежности и то, как эти принадлежности изменяются во времени. Она объединяет генеративную модель вероятности ребер с марковским процессом над блочными назначениями, что позволяет статистически обоснованно обнаруживать структуру сообществ, изменяющуюся во времени.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Stochastic Block Model (Dynamic Community Detection via SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/network-analysis/temporal-stochastic-block-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026