Machine learningNetwork science

Направленная экспоненциальная модель случайных графов

Направленная экспоненциальная модель случайных графов (Directed ERGM) — это семейство статистических моделей для направленных сетей, которое оценивает вероятность наблюдения данного направленного графа как функцию структурных конфигураций — таких как взаимность, транзитивные триады и централизация входящих связей — и ковариат узлов или диад, что позволяет проводить обоснованные выводы о социальных процессах, порождающих направленные связи.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. Robins, G., Pattison, P., Kalish, Y. & Lusher, D. (2007). An introduction to exponential random graph (p*) models for social networks. Social Networks, 29(2), 173-191. DOI: 10.1016/j.socnet.2006.08.002
  2. Frank, O. & Strauss, D. (1986). Markov graphs. Journal of the American Statistical Association, 81(395), 832-842. DOI: 10.2307/2289017

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/directed-exponential-random-graph-model

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
ScholarGateDirected Exponential Random Graph Model (Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/network-analysis/directed-exponential-random-graph-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026