Icke-parametriska metoder för att analysera nätverksdata baserade på utbytbara grafmodeller (ExGM) har nyligen fått intresse. Nyckelobjektet som definierar en ExGM kallas ofta grafon. Detta icke-parametriska perspektiv på nätverksmodellering ställer utmanande frågor om hur man kan dra slutsatser om den grafon underliggande observerade nätverksdata. I detta dokument föreslår vi ett beräkningseffektivt förfarande för att uppskatta en grafon från en uppsättning observerade nätverk som genereras från den. Detta förfarande är baserat på en stokastisk blockmodell approximation (SBA) av grafon. Vi visar att genom att approximera grafonen med en stokastisk blockmodell kan grafonen konsekvent uppskattas, dvs. skattningsfelet försvinner när grafens storlek närmar sig oändligheten.
REF föreslog algoritmen Stochastic Blockmodel Catimation (SBA), som ungefär motsvarar grafon med en bitvis konstant funktion.