Bayesian Two-Mode (Bipartite) Network Analysis
Una rete a due modi standard registra quali attori hanno partecipato a quali eventi. L'analisi classica tratta i legami osservati come fatti fissi. La versione bayesiana chiede invece: dato il pattern osservato, qual è la distribuzione di probabilità sulle possibili tendenze di connessione sottostanti? Le distribuzioni a priori codificano la conoscenza pregressa su come attori ed eventi sono tipicamente correlati, e i dati osservati aggiornano tali credenze tramite la regola di Bayes. Il risultato non è solo una singola metrica di rete, ma una distribuzione a posteriori per ciascuna metrica, che rivela quali conclusioni sono robuste e quali sono incerte dati dati limitati.
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Fonti
- Borgatti, S. P., & Everett, M. G. (1997). Network analysis of 2-mode data. Social Networks, 19(3), 243–269. DOI: 10.1016/S0378-8733(96)00301-2 ↗
- Latouche, P., Birmele, E., & Ambroise, C. (2011). Overlapping stochastic block models with application to the French political blogosphere. Annals of Applied Statistics, 5(1), 309–336. DOI: 10.1214/10-AOAS382 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Two-Mode (Bipartite) Network Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/network-analysis/bayesian-two-mode-network-analysis
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