Модель экспоненциальных случайных графов (ERGM / p*)
Модель экспоненциальных случайных графов (ERGM), также известная как модель p*, представляет собой статистическую основу для анализа сетей, которая моделирует вероятность наблюдаемой сети как функцию ее локальных структурных особенностей — таких как взаимность, треугольники и распределение степеней. Разработанная на основе основополагающих работ Фрэнка и Штрауса (1986) и расширенная в современную структуру Вассерманом и Паттисоном (1996) и Робинсом и др. (2007), ERGM является стандартом для статистического вывода в анализе социальных сетей, способным тестировать, возникают ли наблюдаемые сетевые структуры случайно или отражают подлинные социальные процессы.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
- Lusher, D., Koskinen, J., & Robins, G. (Eds.) (2012). Exponential Random Graph Models for Social Networks: Theory, Methods, and Applications. Cambridge University Press. ISBN: 9780521193566
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Random Graph Model (ERGM / p*). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/exponential-random-graph
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.
- Алгоритмы каузального обнаружения (PC, FCI, LiNGAM)Причинно-следственный вывод↔ compare
- Обнаружение сообществСетевой анализ↔ compare
- DBSCANМашинное обучение↔ compare
- Графовая сеть внимания (Graph Attention Network, GAT)Глубокое обучение↔ compare
- Графовая нейронная сетьГлубокое обучение↔ compare
- Текстовый сетевой анализИнтеллектуальный анализ текста↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →