Bayesianische Netzwerkausbreitungsanalyse
Die Bayesianische Netzwerkausbreitungsanalyse wendet bayesianische probabilistische Inferenz auf die Untersuchung an, wie sich Informationen, Krankheiten, Verhaltensweisen oder Innovationen durch ein Netzwerk ausbreiten. Indem Priors über Ausbreitungsparameter gesetzt und diese mit beobachteten Kaskadendaten aktualisiert werden, quantifiziert sie Übertragungsraten, identifiziert einflussreiche Verbreiter, rekonstruiert latente Ausbreitungspfade und liefert vollständige Unsicherheitsschätzungen – alles innerhalb eines prinzipiengeleiteten statistischen Rahmens.
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Quellen
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes). ScholarGate. https://scholargate.app/de/network-analysis/bayesian-network-diffusion-analysis
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- Bayesian Exponential Random Graph ModelNetzwerkanalyse↔ compare
- Bayesianer Stochastisches BlockmodellNetzwerkanalyse↔ compare
- NetzwerkdiffusionsanalyseNetzwerkanalyse↔ compare
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- Analyse der Diffusion in temporalen NetzwerkenNetzwerkanalyse↔ compare
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