Machine learningNetwork science

แบบจำลองกราฟสุ่มแบบมีทิศทาง (Directed Exponential Random Graph Model)

แบบจำลองกราฟสุ่มแบบมีทิศทาง (Directed ERGM) เป็นกลุ่มของแบบจำลองทางสถิติสำหรับเครือข่ายแบบมีทิศทาง ซึ่งประมาณค่าความน่าจะเป็นของการสังเกตเห็นกราฟแบบมีทิศทางที่กำหนด โดยขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าเชิงโครงสร้าง — เช่น การตอบสนอง, สามเหลี่ยมแบบส่งผ่าน, และการรวมศูนย์ของดีกรีเข้า — และตัวแปรร่วมของโหนดหรือคู่โหนด ซึ่งช่วยให้สามารถอนุมานตามหลักการเกี่ยวกับกระบวนการทางสังคมที่สร้างความสัมพันธ์แบบมีทิศทางได้

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Exponential Random Graph Model (Directed ERGM / p* Model for Directed Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/network-analysis/directed-exponential-random-graph-model · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026