ScholarGate
עוזר
Machine learningLatent-variable network inference

Latent Space Network Model

The latent space network model represents each actor as a point in an unobserved low-dimensional 'social space' and makes the probability of a tie between two actors a decreasing function of the distance between their points. Introduced by Peter Hoff, Adrian Raftery, and Mark Handcock in 2002, it gives social networks a geometric interpretation in which proximity captures unobserved similarity, and it automatically reproduces transitivity and homophily through the geometry.

פתיחה ב-MethodMindבקרובהחל, השווה, קבל הנחיה
כלים ומשאבים
הורדת מצגת
למד וחקור
וידאובקרוב

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

מקורות

  1. Hoff, P. D., Raftery, A. E., & Handcock, M. S. (2002). Latent space approaches to social network analysis. Journal of the American Statistical Association, 97(460), 1090–1098. DOI: 10.1198/016214502388618906
  2. Handcock, M. S., Raftery, A. E., & Tantrum, J. M. (2007). Model-based clustering for social networks. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 170(2), 301–354. DOI: 10.1111/j.1467-985X.2007.00471.x

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 22). Latent Space Model for Social Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/he/sociology/latent-space-network-model

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

ScholarGateLatent Space Network Model (Latent Space Model for Social Networks). אוחזר בתאריך 2026-06-24 מתוך https://scholargate.app/he/sociology/latent-space-network-model · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026