多层随机块模型与复杂网络

网络通常同时存在于多个层级中。 其中一层代表友谊关系。 另一层代表职业联系。 第三层则代表共同兴趣。

大多数模型都是将这些层级分开研究的。 这种方法忽略了层级之间的相互作用。

多层随机块模型解决了这个问题。 它们揭示了跨所有层级的隐藏结构。

工作原理：

  • 识别节点组。
  • 追踪这些组在不同层级中的表现。
  • 展示不同类型关系之间的联系。

这种方法有助于你理解复杂系统。 它适用于社交网络、生物系统和数据流。

你可以清晰地观察到系统的不同部分是如何相互影响的。

来源：https://dev.to/paperium/multilayer-stochastic-block-models-reveal-the-multilayer-structure-of-complexnetworks-55lh

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