Machine learningNetwork science

Зважена експоненційна модель випадкових графів

Зважена експоненційна модель випадкових графів (W-ERGM) розширює класичну бінарну основу ERGM на мережі, ребра яких несуть кількісні значення — такі як частота контактів, обсяг торгівлі або інтенсивність співпраці. Вона моделює всю зважену мережу ребер як імовірнісний розподіл, визначений над усіма можливими зваженими графами, що дозволяє дослідникам перевіряти, чи виникають структурні закономірності, такі як взаємність, транзитивність або розподіл ступенів, поза тим, що може дати випадковість.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  1. Krivitsky, P. N. (2012). Exponential-family random graph models for valued networks. Electronic Journal of Statistics, 6, 1100–1128. DOI: 10.1214/12-EJS696
  2. 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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.

Compare side by side

Згадується в

ScholarGateWeighted Exponential Random Graph Model (Weighted Exponential Random Graph Model (Valued-Edge ERGM)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/network-analysis/weighted-exponential-random-graph-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026