Dynamický stochastický blokový model
Dynamický stochastický blokový model (DSBM) je generatívny pravdepodobnostný rámec, ktorý rozširuje statický stochastický blokový model na siete pozorované vo viacerých časových bodoch. Spoločne modeluje členstvo v komunitách a ich vývoj, čo výskumníkom umožňuje detegovať a sledovať latentné skupiny a ich štrukturálne zmeny v priebehu času v longitudinálnych sieťových dátach.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Stochastic Block Model (Temporal Community Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Bayesovský stochastický blokový modelAnalýza sietí↔ compare
- Dynamická detekcia komunítAnalýza sietí↔ compare
- Analýza modularityAnalýza sietí↔ compare
- Stochastic Block ModelAnalýza sietí↔ compare
- Analýza časových sietíAnalýza sietí↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →