Machine learningNetwork science
베이지안 시계열 네트워크 분석
베이지안 시계열 네트워크 분석은 확률론적 베이지안 추론과 시간 순서에 따른 관계형 데이터를 결합하여 네트워크 구조가 어떻게 진화하는지 모델링하고, 구조 추정치의 불확실성을 정량화하며, 미래 연결성 패턴에 대한 원칙적인 예측을 수행합니다. 이는 단순한 점 추정치가 아닌 엣지 확률 및 커뮤니티 할당에 대한 신뢰 구간을 제공합니다.
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출처
- 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 ↗
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Inference for Temporal Network Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/bayesian-temporal-network-analysis
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