ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Temporal Stochastic Block Model

Den temporala stokastiska blockmodellen (TSBM) utökar den klassiska stokastiska blockmodellen till sekvenser av nätverksögonblicksbilder, och infererar gemensamt latenta grupptillhörigheter samt hur dessa tillhörigheter utvecklas över tid. Den kombinerar en generativ modell för kant-sannolikhet med en Markovprocess över blocktilldelningar, vilket möjliggör principiell statistisk detektion av gruppstruktur som förändras över tid.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

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