Machine learningNetwork science

Směrový exponenciální náhodný grafový model

Směrový exponenciální náhodný grafový model (Directed ERGM) je rodina statistických modelů pro směrované sítě, která odhaduje pravděpodobnost pozorování daného směrovaného grafu jako funkci strukturálních konfigurací — jako je reciprocita, tranzitivní triády a centralizace příchozího stupně — a kovariát uzlů nebo dyad, což umožňuje principální inferenci o sociálních procesech, které generují směrované vazby.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  1. 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
  2. Frank, O. & Strauss, D. (1986). Markov graphs. Journal of the American Statistical Association, 81(395), 832-842. DOI: 10.2307/2289017

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/network-analysis/directed-exponential-random-graph-model

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
ScholarGateDirected Exponential Random Graph Model (Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/network-analysis/directed-exponential-random-graph-model · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026