Machine learningNetwork science
베이지안 네트워크 확산 분석
베이지안 네트워크 확산 분석은 베이지안 확률 추론을 네트워크를 통해 정보, 질병, 행동 또는 혁신이 전파되는 방식을 연구하는 데 적용합니다. 확산 모수에 사전 분포를 설정하고 관찰된 연쇄 데이터를 사용하여 이를 갱신함으로써, 원칙에 입각한 통계적 프레임워크 내에서 전송률을 정량화하고, 영향력 있는 확산자를 식별하며, 잠재적 전파 경로를 재구성하고, 완전한 불확실성 추정치를 제공합니다.
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출처
- Gomez Rodriguez, M., Leskovec, J., & Scholkopf, B. (2012). Structure and Dynamics of Information Pathways in Online Media. Proceedings of the 6th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), 23–32. DOI: 10.1145/2433396.2433402 ↗
- Kitsak, M., Gallos, L. K., Havlin, S., Liljeros, F., Muchnik, L., Stanley, H. E., & Makse, H. A. (2010). Identification of influential spreaders in complex networks. Nature Physics, 6(11), 888–893. DOI: 10.1038/nphys1746 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/bayesian-network-diffusion-analysis
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