ScholarGate
Trợ lý
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.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtÁp dụng, so sánh, nhận hướng dẫn
Công cụ & tài nguyên
Tải xuống bản trình chiếu
Học hỏi & khám phá
VideoSắp ra mắt

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Bản đồ phương pháp

Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

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

Phương pháp nào?

Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.

So sánh song song

Được tham chiếu bởi

ScholarGateLatent Space Network Model (Latent Space Model for Social Networks). Truy cập ngày 2026-06-24 từ https://scholargate.app/vi/sociology/latent-space-network-model · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026