随机块模型

Stochastic Block Model是一种用于网络分析的概率模型，旨在通过节点间的连接概率矩阵捕捉网络中的社区结构。该模型假设网络节点属于不同的隐藏社区，社区内部和社区之间的连接概率不同，从而实现对复杂网络结构的有效建模。其主要目标是揭示网络中的潜在模块化特征，提高社区检测的准确性和效率。在社会网络分析、生物信息学和机器学习等领域具有重要应用价值，能够帮助研究人员更好地理解网络数据的内在规律和功能。