Модель експоненціальних випадкових графів (ERGM / p*)
Модель експоненціальних випадкових графів (ERGM), також відома як модель p*, є статистичним каркасом для аналізу мереж, який моделює ймовірність спостережуваної мережі як функцію її локальних структурних ознак — таких як взаємність, трикутники та розподіл ступенів. Розроблена на основі фундаментальних робіт Френка та Штрауса (1986) та розширена до сучасної моделі Вассерманом та Паттісоном (1996) і Робінсом та ін. (2007), ERGM є стандартом висновування для аналізу соціальних мереж, здатною перевіряти, чи виникають спостережувані мережеві структури випадково, чи відображають справжні соціальні процеси.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Exponential Random Graph Model (ERGM / p*). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Алгоритми причинно-наслідкового виявлення (PC, FCI, LiNGAM)Причинно-наслідковий висновок↔ compare
- Виявлення спільнотМережевий аналіз↔ compare
- DBSCANМашинне навчання↔ compare
- Графова уважна мережаГлибоке навчання↔ compare
- Графова нейронна мережаГлибоке навчання↔ compare
- Аналіз текстових мережІнтелектуальний аналіз тексту↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →