Machine learningNetwork science

বেয়েশীয় নেটওয়ার্ক ডিফিউশন অ্যানালাইসিস

বেয়েশীয় নেটওয়ার্ক ডিফিউশন অ্যানালাইসিস (Bayesian Network Diffusion Analysis) তথ্য, রোগ, আচরণ বা উদ্ভাবন কীভাবে একটি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ছড়িয়ে পড়ে তা অধ্যয়নের জন্য বেয়েশীয় সম্ভাব্যতাভিত্তিক অনুমান প্রয়োগ করে। ডিফিউশন প্যারামিটারগুলির উপর প্রায়র স্থাপন করে এবং পর্যবেক্ষণকৃত ক্যাসকেড ডেটা দিয়ে সেগুলিকে আপডেট করার মাধ্যমে, এটি সংক্রমণ হার পরিমাপ করে, প্রভাবশালী বিস্তারকারীদের চিহ্নিত করে, সুপ্ত প্রসারণ পথগুলিকে পুনর্গঠন করে এবং সম্পূর্ণ অনিশ্চয়তার অনুমান সরবরাহ করে — এই সবই একটি নীতিগত পরিসংখ্যানগত কাঠামোর মধ্যে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Gomez Rodriguez, M., Leskovec, J., & Scholkopf, B. (2012). Structure and Dynamics of Information Pathways in Online Media. Proceedings of the 6th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), 23–32. DOI: 10.1145/2433396.2433402
  2. Kitsak, M., Gallos, L. K., Havlin, S., Liljeros, F., Muchnik, L., Stanley, H. E., & Makse, H. A. (2010). Identification of influential spreaders in complex networks. Nature Physics, 6(11), 888–893. DOI: 10.1038/nphys1746

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/network-analysis/bayesian-network-diffusion-analysis

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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateBayesian Network Diffusion Analysis (Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/network-analysis/bayesian-network-diffusion-analysis · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026