Analyse bayésienne de réseaux multiplexes
L'analyse bayésienne de réseaux multiplexes applique la modélisation générative probabiliste à des réseaux qui supportent simultanément plus d'un type de lien relationnel — tels que les liens d'amitié, de collaboration et de communication au sein du même ensemble d'acteurs. En plaçant des distributions a priori sur les appartenances aux communautés, les probabilités d'arêtes et les interdépendances des couches, le cadre produit des distributions a posteriori plutôt que des estimations ponctuelles, soutenant ainsi une quantification principielle de l'incertitude sur toutes les propriétés inférées du réseau.
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Sources
- De Bacco, C., Power, E. A., Larremore, D. B., & Moore, C. (2017). Community detection, link prediction, and layer interdependence in multilayer networks. Physical Review E, 95(4), 042317. DOI: 10.1103/PhysRevE.95.042317 ↗
- Kivela, M., Arenas, A., Barthelemy, M., Gleeson, J. P., Moreno, Y., & Porter, M. A. (2014). Multilayer networks. Journal of Complex Networks, 2(3), 203-271. DOI: 10.1093/comnet/cnu016 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multiplex Network Analysis (Probabilistic Inference on Multi-Layer Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/network-analysis/bayesian-multiplex-network-analysis
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