Üstel rastgele grafik modelleri - Exponential random graph models

Üstel rastgele grafik modelleri (ERGM'ler) bir istatistiksel modeller hakkındaki verileri analiz etmek için sosyal ve diğer ağlar.[1] ERGM kullanılarak incelenen ağ örnekleri arasında bilgi ağları,[2] organizasyon ağları,[3] meslektaş ağları,[4] sosyal medya ağları, bilimsel gelişim ağları,[5] ve diğerleri.

Arka fon

Gözlemlenen bir ağın yoğunluk, merkezilik veya çeşitlilik gibi yapısal özelliklerini tanımlamak için birçok ölçüm vardır.[6][7] Bununla birlikte, bu ölçümler, çok sayıda olası alternatif ağın yalnızca bir örneği olan gözlemlenen ağı tanımlar. Bu alternatif ağlar kümesi benzer veya farklı yapısal özelliklere sahip olabilir. Desteklemek istatiksel sonuç ağ yapısının oluşumunu etkileyen süreçler hakkında, bir istatistiksel model Gözlemlenen bir ağa benzerliklerine göre ağırlıklandırılmış tüm olası alternatif ağlar kümesini dikkate almalıdır. Bununla birlikte, ağ verileri doğası gereği ilişkisel olduğundan, bağımsızlık varsayımlarını ve aşağıdaki gibi standart istatistiksel modellerin özdeş dağılımını ihlal eder. doğrusal regresyon.[8][9] Alternatif istatistiksel modeller, belirli bir gözlemle ilişkili belirsizliği yansıtmalı, teorik ilgi alanlarının ağ alt yapıları hakkında göreceli frekans hakkında çıkarıma izin vermeli, karıştırıcı süreçlerin etkisini netleştirmeli, karmaşık yapıları verimli bir şekilde temsil etmeli ve yerel düzeydeki süreçleri küresel düzey özelliklerle ilişkilendirmelidir.[10] Dereceyi koruyan randomizasyon örneğin, gözlemlenen bir ağın birden çok alternatif ağ açısından değerlendirilebileceği belirli bir yoldur.

Tanım

Üstel aile sadece ağları değil birçok veri türünü kapsayan geniş bir model ailesidir. Bir ERGM, ağları tanımlayan bu aileden bir modeldir.

Resmen bir rastgele grafik bir dizi oluşur düğümler ve çiftler (kenarlar) nerede eğer düğümler bağlı ve aksi takdirde.

Bu modellerin temel varsayımı, gözlenen bir grafikteki yapının verilen bir vektörle açıklanabilir yeterli istatistik Bunlar, gözlemlenen ağın bir işlevi ve bazı durumlarda düğüm özellikleri. Bu şekilde, undyadic değişkenler arasındaki her türlü bağımlılığı tanımlamak mümkündür:

nerede ile ilişkili model parametrelerinin bir vektörüdür ve normalleştirme sabitidir.

Bu modeller, her olası ağdaki olasılık dağılımını temsil eder. düğümler. Ancak, boyuttaki yönlendirilmemiş bir ağ (basit grafik) için olası ağlar kümesinin boyutu dır-dir . Kümedeki olası ağların sayısı, modeli kısıtlayabilecek parametrelerin sayısını büyük ölçüde aştığından, ideal olasılık dağılımı, en üst düzeye çıkaran olandır. Gibbs entropisi.[11]

Referanslar

  1. ^ Harris, Jenine K (2014). Üstel rastgele grafik modellemeye giriş. ISBN  9781452220802. OCLC  870698788.
  2. ^ Brennecke, Julia; Sıra Olaf (2017/05/01). "Firmanın bilgi ağı ve kurumsal mucitler arasında tavsiye aktarımı - Çok düzeyli bir ağ çalışması". Araştırma Politikası. 46 (4): 768–783. doi:10.1016 / j.respol.2017.02.002. ISSN  0048-7333.
  3. ^ Harris, Jenine K (2013). "Ulusal Yerel Sağlık Departmanları Ağı Üzerindeki İletişim Bağları". AMEPRE Amerikan Önleyici Tıp Dergisi. 44 (3): 247–253. doi:10.1016 / j.amepre.2012.10.028. ISSN  0749-3797. OCLC  4937103196. PMID  23415121.
  4. ^ Brennecke, Julia (2019). "Organizasyon İçi Ağlarda Uyumsuz Bağlar: Bireyler Neden Zor Meslektaşlarından Problem Çözme Yardımı İstiyor?". AMJ Yönetim Akademisi Dergisi. ISSN  0001-4273. OCLC  8163488129.
  5. ^ Harris, Jenine K; Luke, Douglas A; Shelton, Sarah C; Zuckerman, Rachael B (2009). "Kırk Yıllık İkinci El Duman Araştırması. Keşif ve Teslimat Arasındaki Boşluk". Amerikan Önleyici Tıp Dergisi. 36 (6): 538–548. doi:10.1016 / j.amepre.2009.01.039. ISSN  0749-3797. OCLC  6980180781. PMID  19372026.
  6. ^ Wasserman, Stanley; Faust Katherine (1994). Sosyal Ağ Analizi: Yöntemler ve Uygulamalar. ISBN  978-0-521-38707-1.
  7. ^ Newman, M.E.J. (2003). "Karmaşık Ağların Yapısı ve İşlevi". SIAM İncelemesi. 45 (2): 167–256. arXiv:cond-mat / 0303516. Bibcode:2003 SIAMR..45..167N. doi:10.1137 / S003614450342480.
  8. ^ Müteahhit, Noshir; Wasserman, Stanley; Faust Katherine (2006). "Örgütsel Ağlar Hakkında Çok Teorik, Çok Düzeyli Hipotezlerin Test Edilmesi: Analitik Bir Çerçeve ve Ampirik Örnek" (PDF). Academy of Management Review. 31 (3): 681–703. doi:10.5465 / AMR.2006.21318925.
  9. ^ Harris, Jenine K (2014). Üstel rastgele grafik modellemeye giriş. ISBN  9781452220802. OCLC  870698788.
  10. ^ Robins, G .; Pattison, P .; Kalish, Y .; Lusher, D. (2007). "Sosyal ağlar için üstel rastgele grafik modellerine giriş". Sosyal ağlar. 29 (2): 173–191. doi:10.1016 / j.socnet.2006.08.002. hdl:1959.3/216571.
  11. ^ Newman, M.E.J. (2010-03-25). "Diğer Ağ Modelleri". Ağlar. s. 565–585. ISBN  978-0-19-920665-0.

daha fazla okuma

  1. ^ Harris, Jenine K (2014). Üstel rastgele grafik modellemeye giriş. ISBN  9781452220802. OCLC  870698788.