ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Bayesiaanse Netwerkdiffusieanalyse

Bayesiaanse Netwerkdiffusieanalyse past Bayesiaanse probabilistische inferentie toe op de studie van hoe informatie, ziekten, gedragingen of innovaties zich verspreiden via een netwerk. Door priors te plaatsen over diffusieparameters en deze te actualiseren met geobserveerde cascadegegevens, kwantificeert het transmissiesnelheden, identificeert het invloedrijke verspreiders, reconstrueert het latente propagatiepaden en biedt het volledige onzekerheidsschattingen — alles binnen een principieel statistisch raamwerk.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. 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
  2. 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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/network-analysis/bayesian-network-diffusion-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateBayesian Network Diffusion Analysis (Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/network-analysis/bayesian-network-diffusion-analysis · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026