ScholarGate
Асистент
Machine learningNetwork science

Зважена стохастична блокова модель

Зважена стохастична блокова модель (W-SBM) розширює класичну стохастичну блокову модель на мережі, ребра яких мають числові ваги. Припускаючи, що ваги ребер між парами вузлів виникають з розподілів, які залежать від приналежності цих вузлів до блоків, вона одночасно виводить розбиття вузлів на спільноти та набір параметрів ваги "блок-до-блоку" — відновлюючи структуру, невидиму для незважених методів.

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. 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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateWeighted Stochastic Block Model (Weighted Stochastic Block Model (W-SBM)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/network-analysis/weighted-stochastic-block-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026