Machine learningNetwork science

Vážený model náhodného grafu s exponenciálním rozdělením

Vážený model náhodného grafu s exponenciálním rozdělením (W-ERGM) rozšiřuje klasický binární rámec ERGM na sítě, jejichž hrany nesou kvantitativní hodnoty — jako je frekvence kontaktu, objem obchodu nebo intenzita spolupráce. Modeluje celou síť s váženými hranami jako pravděpodobnostní rozdělení definované přes všechny možné vážené grafy, což výzkumníkům umožňuje testovat, zda strukturální vzory, jako je reciprocita, tranzitivita nebo rozdělení stupňů, vznikají nad rámec toho, co by mohla způsobit pouhá náhoda.

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. Krivitsky, P. N. (2012). Exponential-family random graph models for valued networks. Electronic Journal of Statistics, 6, 1100–1128. DOI: 10.1214/12-EJS696
  2. 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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/network-analysis/weighted-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

Odkazuje sem

ScholarGateWeighted Exponential Random Graph Model (Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/network-analysis/weighted-exponential-random-graph-model · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026