Machine learningNetwork science
베이즈 지수 무작위 그래프 모형
베이즈 지수 무작위 그래프 모형(Bayesian ERGM 또는 BERGM)은 모형 매개변수에 사전 분포를 설정하고 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법을 사용하여 전체 사후 분포를 얻음으로써 고전적 ERGM 프레임워크를 확장합니다. Caimo와 Friel(2011)에 의해 소개된 이 모형은 연구자들이 매개변수 불확실성을 정량화하고 사회적 및 기타 복잡한 네트워크의 구조적 특징을 모델링할 때 사전 지식을 통합할 수 있도록 합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Exponential Random Graph Model (Bayesian ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/bayesian-exponential-random-graph-model
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