Machine learningNetwork science
ベイズ的媒介中心性
ベイズ的媒介中心性（Bayesian Betweenness Centrality）は、ノードが最短経路上にどれだけ頻繁に位置するかを推定する指標であり、観測されたエッジ情報の不完全性、サンプリング、あるいはノイズに起因する不確実性を明示的に定量化する。単一の点推定値ではなく、媒介中心性スコアに対する事後分布を生成するため、信頼区間やノード間の確率的比較が可能となる。
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出典
- Newman, M.E.J. (2010). Networks: An Introduction. Oxford University Press. ISBN: 978-0-19-920665-0
- Fortunato, S., Bergstrom, C.T., Borner, K., Evans, J.A., Helbing, D., Milojevi, S., Petersen, A.M., Radicchi, F., Sinatra, R., Uzzi, B., Vespignani, A., Waltman, L., Wang, D. & Barabasi, A.-L. (2018). Science of science. Science, 359(6379), eaao0185. DOI: 10.1126/science.aao0185 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Betweenness Centrality (Probabilistic Inference of Shortest-Path Centrality). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/bayesian-betweenness-centrality
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- ベイズ社会ネットワーク分析ネットワーク分析↔ compare
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