แบบจำลองกราฟสุ่มแบบทวีคูณเชิงพลวัต
แบบจำลองกราฟสุ่มแบบทวีคูณเชิงพลวัต (TERGM / STERGM) เป็นการขยายกรอบการทำงาน ERGM แบบดั้งเดิมไปยังข้อมูลเครือข่ายแบบพาเนล โดยจำลองว่าความสัมพันธ์ของเครือข่ายก่อตัวและสลายตัวอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป โดยขึ้นอยู่กับแนวโน้มเชิงโครงสร้าง คุณลักษณะของโหนด และสถานะในอดีตของเครือข่ายเอง แบบจำลองนี้ให้การอนุมานที่มีหลักการทางสถิติเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงเครือข่ายตามกาลเวลา
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Hanneke, S., Fu, W., & Xing, E. P. (2010). Discrete temporal models of social networks. Electronic Journal of Statistics, 4, 585–605. DOI: 10.1214/09-EJS548 ↗
- Krivitsky, P. N., & Handcock, M. S. (2014). A separable model for dynamic networks. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 76(1), 29–46. DOI: 10.1111/rssb.12014 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Exponential Random Graph Model (Temporal ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/th/network-analysis/dynamic-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.
- Dynamic Stochastic Block Modelการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การวิเคราะห์การแพร่กระจายในเครือข่ายการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- แบบจำลองบล็อกสุ่มการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การวิเคราะห์เครือข่ายเชิงเวลาการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare