Байесовский сетевой анализ диффузии
Байесовский сетевой анализ диффузии применяет байесовский вероятностный вывод для изучения того, как информация, болезни, поведение или инновации распространяются по сети. Путем задания априорных распределений для параметров диффузии и их обновления с использованием наблюдаемых каскадных данных, он позволяет количественно оценить скорости передачи, выявить влиятельных распространителей, реконструировать скрытые пути распространения и предоставить полные оценки неопределенности — всё это в рамках принципиально обоснованной статистической модели.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Network Diffusion Analysis (Probabilistic Inference on Contagion and Spreading Processes). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Bayesian Exponential Random Graph ModelСетевой анализ↔ compare
- Байесовская стохастическая блочная модельСетевой анализ↔ compare
- Анализ сетевой диффузииСетевой анализ↔ compare
- Социальный сетевой анализСетевой анализ↔ compare
- Анализ диффузии в темпоральных сетяхСетевой анализ↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →