確率ブロックモデル

確率的ブロックモデル（Stochastic Block Model: SBM）は、ネットワーク分析に使用される確率モデルで、ネットワーク内のコミュニティ構造を接続確率の行列を通じて捉えることを目的としています。このモデルでは、ネットワークのノードが異なる隠れたコミュニティに属し、コミュニティ内およびコミュニティ間での接続確率が異なると仮定されます。これにより、複雑なネットワーク構造を効果的にモデリングすることが可能となります。SBMの主な目標は、ネットワークの潜在的なモジュール特性を明らかにし、コミュニティ検出の精度と効率を向上させることです。SBMは、ソーシャルネットワーク分析、バイオインフォマティクス、機械学習などの分野で重要な応用を持ち、研究者がネットワークデータの内在するパターンや機能をより深く理解するのに役立っています。