Mô hình Khối Ngẫu nhiên (Stochastic Block Model - SBM) — Phát hiện Cộng đồng Xác suất trong Mạng lưới
Mô hình Khối Ngẫu nhiên (SBM), được giới thiệu bởi Holland, Laskey và Leinhardt (1983), là một mô hình sinh xác suất cho đồ thị, trong đó các nút được gán vào các khối tiềm ẩn và các xác suất kết nối giữa các khối được ước lượng theo tham số. Đây là phương pháp nền tảng cho việc phát hiện cộng đồng, nhận dạng cấu trúc lõi-ngoại vi, và khám phá cấu trúc phân cấp trong phân tích mạng lưới.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+16 more
Nguồn tài liệu
- Holland, P.W., Laskey, K.B. & Leinhardt, S. (1983). Stochastic Blockmodels: First Steps. Social Networks, 5(2), 109-137. DOI: 10.1016/0378-8733(83)90021-7 ↗
- Lee, C. & Wilkinson, D.J. (2019). A Review of Stochastic Block Models and Extensions for Graph Clustering. Applied Network Science, 4(1), 122. DOI: 10.1007/s41109-019-0232-2 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Block Model (SBM). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/network-analysis/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.
- DBSCANHọc máy↔ compare
- Mạng Hồi quy Đồ thị (Graph Attention Network - GAT)Học sâu↔ compare
- Mạng nơ-ron đồ thịHọc sâu↔ compare
- Phân cụm phân cấpHọc máy↔ compare
- Phân cụm K-MeansHọc máy↔ compare
- Phân tích thành phần chínhHọc máy↔ compare
- Phân tích mạng lưới văn bảnKhai phá văn bản↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →