Machine learningNetwork science

Часова стохастична блокова модель

Часова стохастична блокова модель (TSBM) розширює класичну стохастичну блокову модель на послідовності знімків мережі, спільно виводячи приховані членства спільнот та спосіб еволюції цих членств у часі. Вона поєднує генеративну модель ймовірності ребер з Марковським процесом над призначеннями блоків, що уможливлює принципове статистичне виявлення структури спільнот, яка змінюється з часом.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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