แบบจำลองกราฟสุ่มเชิงเลขชี้กำลัง (ERGM / p*)
แบบจำลองกราฟสุ่มเชิงเลขชี้กำลัง (ERGM) หรือที่รู้จักในชื่อแบบจำลอง p* เป็นกรอบการวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์เครือข่าย ซึ่งสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของเครือข่ายที่สังเกตได้ในฐานะฟังก์ชันของคุณลักษณะโครงสร้างเฉพาะที่ — เช่น การตอบสนอง สามเหลี่ยม และการกระจายตัวของดีกรี ERGM พัฒนาขึ้นจากงานพื้นฐานของ Frank และ Strauss (1986) และขยายเป็นกรอบการทำงานสมัยใหม่โดย Wasserman และ Pattison (1996) และ Robins และคณะ (2007) ERGM เป็นมาตรฐานเชิงอนุมานสำหรับการวิเคราะห์เครือข่ายสังคม สามารถทดสอบว่าโครงสร้างเครือข่ายที่สังเกตได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญหรือไม่ หรือสะท้อนกระบวนการทางสังคมที่แท้จริงหรือไม่
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Random Graph Model (ERGM / p*). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- ขั้นตอนวิธีค้นหาความเป็นเหตุเป็นผล (PC, FCI, LiNGAM)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare
- การตรวจจับชุมชนการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- DBSCANการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- Graph Attention Networkการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- โครงข่ายประสาทเทียมกราฟการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การวิเคราะห์เครือข่ายข้อความการทำเหมืองข้อความ↔ compare