نموذج الرسوم البيانية العشوائية الأسية (ERGM / p*)
نموذج الرسوم البيانية العشوائية الأسية (ERGM)، المعروف أيضاً بنموذج p*، هو إطار إحصائي لتحليل الشبكات ينمذج احتمالية شبكة مُلاحظة كدالة لميزاتها الهيكلية المحلية — مثل التبادلية، والمثلثات، وتوزيع الدرجات. تم تطويره من العمل التأسيسي لـ Frank و Strauss (1986) وتم توسيعه إلى الإطار الحديث بواسطة Wasserman و Pattison (1996) و Robins وآخرون (2007)، ويُعد ERGM المعيار الاستدلالي لتحليل الشبكات الاجتماعية، وهو قادر على اختبار ما إذا كانت الهياكل الشبكية المُلاحظة تنشأ بالصدفة أم أنها تعكس عمليات اجتماعية حقيقية.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Robins, G., Pattison, P., Kalish, Y., & Lusher, D. (2007). An introduction to exponential random graph (p*) models for social networks. Social Networks, 29(2), 173-191. DOI: 10.1016/j.socnet.2006.08.002 ↗
- Lusher, D., Koskinen, J., & Robins, G. (Eds.) (2012). Exponential Random Graph Models for Social Networks: Theory, Methods, and Applications. Cambridge University Press. ISBN: 9780521193566
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Random Graph Model (ERGM / p*). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/network-analysis/exponential-random-graph
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- خوارزميات اكتشاف السببية (PC، FCI، LiNGAM)الاستدلال السببي↔ compare
- اكتشاف المجتمعاتتحليل الشبكات↔ compare
- DBSCANتعلم الآلة↔ compare
- شبكة الانتباه الرسوميةالتعلم العميق↔ compare
- الشبكات العصبية البيانية (GNNs)التعلم العميق↔ compare
- تحليل شبكات النصوصتنقيب النصوص↔ compare