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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.