Bayesianische Analyse von Zweimodus-Netzwerken
Die bayesianische Analyse von Zweimodus-Netzwerken wendet probabilistische bayesianische Inferenz auf bipartite (zweimodige) Netzwerke an – Graphen, die zwei unterschiedliche Mengen von Knoten verbinden, wie z. B. Akteure und Ereignisse, Autoren und Publikationen oder Konsumenten und Produkte. Durch die Platzierung von Priors über die Wahrscheinlichkeiten von Verbindungen und Strukturparameter erhalten Analysten Schätzungen der Unsicherheit bezüglich Zentralität, Gemeinschaftszugehörigkeit und Projektionsmetriken anstelle von Einzelwertschätzungen.
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Quellen
- Borgatti, S. P., & Everett, M. G. (1997). Network analysis of 2-mode data. Social Networks, 19(3), 243–269. DOI: 10.1016/S0378-8733(96)00301-2 ↗
- Latouche, P., Birmele, E., & Ambroise, C. (2011). Overlapping stochastic block models with application to the French political blogosphere. Annals of Applied Statistics, 5(1), 309–336. DOI: 10.1214/10-AOAS382 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Two-Mode (Bipartite) Network Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/network-analysis/bayesian-two-mode-network-analysis
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