Machine learningNetwork science

Analiza difuziei prin rețele bayesiene

Analiza difuziei prin rețele bayesiene aplică inferența probabilistică bayesiană studiului modului în care informația, bolile, comportamentele sau inovațiile se propagă printr-o rețea. Prin plasarea unor distribuții a priori (priors) asupra parametrilor de difuzie și actualizarea acestora cu date observate ale cascadelor, aceasta cuantifică ratele de transmisie, identifică agenții de răspândire influenți, reface căile latente de propagare și oferă estimări complete ale incertitudinii — toate într-un cadru statistic riguros.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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

Citat de

ScholarGateBayesian Network Diffusion Analysis (Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/network-analysis/bayesian-network-diffusion-analysis · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026