बायेसियन एक्सपोनेंशियल रैंडम ग्राफ़ मॉडल
बायेसियन एक्सपोनेंशियल रैंडम ग्राफ़ मॉडल (बायेसियन ERGM या BERGM) क्लासिकल ERGM फ्रेमवर्क को मॉडल पैरामीटर्स पर प्रायर डिस्ट्रिब्यूशन रखकर और पूर्ण पोस्टीरियर डिस्ट्रिब्यूशन प्राप्त करने के लिए मार्कोव चेन मोंटे कार्लो विधियों का उपयोग करके विस्तारित करता है। केमो और फ्रीएल (2011) द्वारा प्रस्तुत, यह शोधकर्ताओं को पैरामीटर अनिश्चितता को मापने और सामाजिक और अन्य जटिल नेटवर्कों की संरचनात्मक विशेषताओं को मॉडल करते समय प्रायर ज्ञान को शामिल करने की अनुमति देता है।
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स्रोत
- Caimo, A., & Friel, N. (2011). Bayesian inference for exponential random graph models. Social Networks, 33(1), 41–55. DOI: 10.1016/j.socnet.2010.09.004 ↗
- Exponential random graph models. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Exponential Random Graph Model (Bayesian ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/network-analysis/bayesian-exponential-random-graph-model
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