Las mediciones direccionales y por pares se utilizan a menudo para modelar las interacciones en un entorno de red social. El modelo de bloques estocásticos de membresía mixta (MMSB) fue un trabajo seminal en esta área, y su capacidad se ha extendido. Sin embargo, los modelos como el MMSB se enfrentan a retos particulares a la hora de modelar redes dinámicas, por ejemplo, con el número desconocido de comunidades. En consecuencia, este trabajo propone un modelo dinámico de bloques estocásticos de membresía mixta infinita, un marco generalizado que extiende el trabajo existente a comunidades potencialmente infinitas dentro de una red en entornos dinámicos (es decir, las redes se observan a lo largo del tiempo). Se introducen parámetros adicionales en el modelo para reflejar el grado de persistencia entre los miembros de una persona en momentos consecutivos. En este marco, se proponen dos modelos específicos, a saber, la variante temporal de mezcla y los modelos invariantes temporales de mezcla, para representar dos estructuras de correlación temporal diferentes. Se presentan dos estrategias eficaces de muestreo posterior y sus resultados, respectivamente, utilizando datos sintéticos y del mundo real.