Взвешенная стохастическая блочная модель
Взвешенная стохастическая блочная модель (W-SBM) расширяет классическую стохастическую блочную модель на сети, ребра которых несут числовые веса. Постулируя, что веса ребер между парами узлов возникают из распределений, зависящих от принадлежности этих узлов к блокам, она одновременно выводит разбиение узлов на сообщества и набор параметров весов от блока к блоку, восстанавливая структуру, невидимую для невзвешенных методов.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Aicher, C., Jacobs, A. Z., & Clauset, A. (2014). Learning latent block structure in weighted networks. Journal of Complex Networks, 3(2), 221–248. DOI: 10.1093/comnet/cnu026 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Stochastic Block Model (W-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/weighted-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.
- Модульный анализСетевой анализ↔ compare
- Стохастическая блочная модельСетевой анализ↔ compare
- Взвешенное обнаружение сообществСетевой анализ↔ compare
- Взвешенная экспоненциальная модель случайных графовСетевой анализ↔ compare
- Взвешенный анализ мо-дулярностиСетевой анализ↔ compare
- Взвешенный анализ социальных сетейСетевой анализ↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →