ScholarGate
Асистент
Machine learningLatent-variable network inference

Latent Space Network Model

The latent space network model represents each actor as a point in an unobserved low-dimensional 'social space' and makes the probability of a tie between two actors a decreasing function of the distance between their points. Introduced by Peter Hoff, Adrian Raftery, and Mark Handcock in 2002, it gives social networks a geometric interpretation in which proximity captures unobserved similarity, and it automatically reproduces transitivity and homophily through the geometry.

Відкрити у MethodMindНезабаромЗастосуйте, порівняйте, отримайте рекомендації
Інструменти та ресурси
Завантажити слайди
Вивчення та дослідження
ВідеоНезабаром

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Карта методів

Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.

Джерела

  1. Hoff, P. D., Raftery, A. E., & Handcock, M. S. (2002). Latent space approaches to social network analysis. Journal of the American Statistical Association, 97(460), 1090–1098. DOI: 10.1198/016214502388618906
  2. Handcock, M. S., Raftery, A. E., & Tantrum, J. M. (2007). Model-based clustering for social networks. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 170(2), 301–354. DOI: 10.1111/j.1467-985X.2007.00471.x

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 22). Latent Space Model for Social Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/sociology/latent-space-network-model

Який метод?

Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.

Порівняти поруч

Згадується в

ScholarGateLatent Space Network Model (Latent Space Model for Social Networks). Отримано 2026-06-24 з https://scholargate.app/uk/sociology/latent-space-network-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026