แบบจำลองกราฟสุ่มเอ็กซ์โพเนนเชียลถ่วงน้ำหนัก
แบบจำลองกราฟสุ่มเอ็กซ์โพเนนเชียลถ่วงน้ำหนัก (W-ERGM) เป็นการขยายกรอบการทำงานของแบบจำลอง ERGM แบบไบนารีแบบดั้งเดิมไปสู่เครือข่ายที่เส้นเชื่อมมีค่าเชิงปริมาณ เช่น ความถี่ของการติดต่อ ปริมาณการค้า หรือความเข้มข้นของการทำงานร่วมกัน แบบจำลองนี้สร้างแบบจำลองเครือข่ายเส้นเชื่อมถ่วงน้ำหนักทั้งหมดให้เป็นฟังก์ชันความน่าจะเป็นที่กำหนดบนกราฟถ่วงน้ำหนักที่เป็นไปได้ทั้งหมด ทำให้นักวิจัยสามารถทดสอบได้ว่ารูปแบบโครงสร้าง เช่น การตอบแทนซึ่งกันและกัน การถ่ายทอด หรือการกระจายดีกรี เกิดขึ้นเกินกว่าสิ่งที่โอกาสเพียงอย่างเดียวจะสร้างขึ้นได้หรือไม่
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การวัดความเป็นศูนย์กลางแบบถ่วงน้ำหนัก (Weighted Degree Centrality)การวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การวิเคราะห์โมดูลาริตีแบบถ่วงน้ำหนักการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การวิเคราะห์เครือข่ายสังคมแบบถ่วงน้ำหนักการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- แบบจำลองบล็อกเชิงสุ่มแบบถ่วงน้ำหนักการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare