Machine learningNetwork science
동적 무향 그래프 모델 (Dynamic Exponential Random Graph Model)
동적 무향 그래프 모델(TERGM / STERGM)은 고전적인 ERGM 프레임워크를 패널 네트워크 데이터로 확장하여, 네트워크의 연결이 시간에 따라 어떻게 형성되고 해체되는지를 구조적 경향, 노드 속성 및 네트워크 자체의 과거 상태의 함수로 모델링합니다. 이는 종단적 네트워크 변화에 대한 통계적으로 원칙적인 추론을 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 ↗
- Krivitsky, P. N., & Handcock, M. S. (2014). A separable model for dynamic networks. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 76(1), 29–46. DOI: 10.1111/rssb.12014 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Exponential Random Graph Model (Temporal ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/dynamic-exponential-random-graph-model
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