Machine learningNetwork science

แบบจำลองบล็อกเชิงสุ่มแบบถ่วงน้ำหนัก

แบบจำลองบล็อกเชิงสุ่มแบบถ่วงน้ำหนัก (Weighted Stochastic Block Model หรือ W-SBM) เป็นการขยายแบบจำลองบล็อกเชิงสุ่มแบบดั้งเดิมไปสู่เครือข่ายที่เส้นเชื่อมมีค่าน้ำหนักเชิงตัวเลข โดยสมมติว่าค่าน้ำหนักเส้นเชื่อมระหว่างคู่โหนดเกิดจากการแจกแจงที่ขึ้นอยู่กับการเป็นสมาชิกบล็อกของโหนดเหล่านั้น แบบจำลองนี้จะอนุมานการแบ่งโหนดออกเป็นชุมชนพร้อมกัน และชุดของพารามิเตอร์น้ำหนักระหว่างบล็อก ซึ่งเป็นการกู้คืนโครงสร้างที่มองไม่เห็นด้วยวิธีการที่ไม่ถ่วงน้ำหนัก

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  1. 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
  2. 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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Stochastic Block Model (W-SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.

Compare side by side

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateWeighted Stochastic Block Model (Weighted Stochastic Block Model (W-SBM)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/network-analysis/weighted-stochastic-block-model · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026