ScholarGate
المساعد
Machine learningLatent-variable network inference

Latent Space Network Model

The latent space network model represents each actor as a point in an unobserved low-dimensional 'social space' and makes the probability of a tie between two actors a decreasing function of the distance between their points. Introduced by Peter Hoff, Adrian Raftery, and Mark Handcock in 2002, it gives social networks a geometric interpretation in which proximity captures unobserved similarity, and it automatically reproduces transitivity and homophily through the geometry.

افتح في MethodMindقريبًاطبّق، قارن، واحصل على إرشادات
الأدوات والموارد
تنزيل الشرائح
التعلّم والاستكشاف
فيديوقريبًا

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Hoff, P. D., Raftery, A. E., & Handcock, M. S. (2002). Latent space approaches to social network analysis. Journal of the American Statistical Association, 97(460), 1090–1098. DOI: 10.1198/016214502388618906
  2. Handcock, M. S., Raftery, A. E., & Tantrum, J. M. (2007). Model-based clustering for social networks. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 170(2), 301–354. DOI: 10.1111/j.1467-985X.2007.00471.x

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 22). Latent Space Model for Social Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/sociology/latent-space-network-model

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateLatent Space Network Model (Latent Space Model for Social Networks). استُرجع بتاريخ 2026-06-24 من https://scholargate.app/ar/sociology/latent-space-network-model · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026