Взвешенная экспоненциальная модель случайных графов
Взвешенная экспоненциальная модель случайных графов (W-ERGM) расширяет классическую бинарную структуру ERGM для сетей, рёбра которых несут количественные значения, такие как частота контактов, объём торговли или интенсивность сотрудничества. Она моделирует всю сеть со взвешенными рёбрами как распределение вероятностей, определённое для всех возможных взвешенных графов, что позволяет исследователям проверять, возникают ли структурные закономерности, такие как взаимность, транзитивность или распределение степеней, помимо того, что может быть объяснено случайностью.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Krivitsky, P. N. (2012). Exponential-family random graph models for valued networks. Electronic Journal of Statistics, 6, 1100–1128. DOI: 10.1214/12-EJS696 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/weighted-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.
- Взвешенная степень центральностиСетевой анализ↔ compare
- Взвешенный анализ мо-дулярностиСетевой анализ↔ compare
- Взвешенный анализ социальных сетейСетевой анализ↔ compare
- Взвешенная стохастическая блочная модельСетевой анализ↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →