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Analisi Bayesiana di Reti Temporali

L'analisi bayesiana di reti temporali combina l'inferenza probabilistica bayesiana con dati relazionali ordinati nel tempo per modellare come le strutture di rete evolvono, quantificare l'incertezza sulle stime strutturali e fare previsioni basate su principi riguardo ai futuri pattern di connettività. Fornisce intervalli di credibilità sulle probabilità degli archi e sugli assegnamenti di comunità, piuttosto che semplici stime puntuali.

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Fonti

  1. Hanneke, S., Fu, W., & Xing, E. P. (2010). Discrete temporal models of social networks. Electronic Journal of Statistics, 4, 585–605. DOI: 10.1214/09-EJS548
  2. Peixoto, T. P. (2017). Nonparametric Bayesian inference of the microcanonical stochastic block model. Physical Review E, 95(1), 012317. DOI: 10.1103/PhysRevE.95.012317

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Inference for Temporal Network Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/network-analysis/bayesian-temporal-network-analysis

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ScholarGateBayesian Temporal Network Analysis (Bayesian Inference for Temporal Network Analysis). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/network-analysis/bayesian-temporal-network-analysis · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026