ERGM

Материал из Поле цифровой дидактики
Версия от 10:26, 1 октября 2026; Patarakin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{Model |Description=Экспоненциальная случайная графовая модель Статистическая модель сетей, основанная на распределениях экспоненциального семейства. Экспоненциальная случайная графовая модель (ЭРГМ) — это статистическая модель, используемая для выражен...»)
(разн.) ← Предыдущая версия | Текущая версия (разн.) | Следующая версия → (разн.)


Описание модели Экспоненциальная случайная графовая модель Статистическая модель сетей, основанная на распределениях экспоненциального семейства.

Экспоненциальная случайная графовая модель (ЭРГМ) — это статистическая модель, используемая для выражения вероятности возникновения сети. Она проверяет паттерны связей в сети посредством экспоненциальной функции от набора сетевых статистик

Область знаний Педагогика, Социология, Экономика, Лингвистика
Веб-страница - ссылка на модель
Видео запись
Разработчики
Среды и средства, в которых реализована модель
Диаграмма модели
Описание полей данных, которые модель порождает
Модель создана студентами? Нет

Фундаментальная работа по экспоненциальным случайным графовым моделям восходит к исследованию Франка и Штрауса в 1986 году. Оценка модели сталкивается с ключевой проблемой — сложностью вычисления нормирующей константы. На ранних этапах использовался метод псевдоправдоподобия, но он имел ограничения. С развитием технологий моделирования Монте-Карло Снайдерс (2002), Хэндкок (2003) и другие исследователи внедрили методы оценки параметров на основе Марковских цепей Монте-Карло (МЦМК). Экспоненциальная случайная графовая модель (ЭРГМ)

https://fomlabs.ru/review/ergm-social-networks/25
Важнейшей теоретико-методологической предпосылкой экспоненциального моделирования случайных графов (exponential random graph modeling, ERGM) является взаимозависимость между связями в социальной сети. Другими словами, наши связи зависят от того, с кем связаны наши друзья и коллеги. Метод основан на сравнении наблюдаемой социальной сети с большим числом случайно сгенерированных сетей того же размера и выявлением значимых различий между ними. Далее эти различия объясняются уже в рамках социальных процессов и механизмов. К примеру, в подавляющем большинстве реально существующих социальных сетей взаимность связей, или, реципрокность, оказывается значительно выше, нежели в случайных сетях. То есть люди склонны поддерживать связи с теми, кто вкладывается в отношения с ними. Всем известна фраза «друг моего друга – мой друг», а ведь это не только расхожее утверждение, но и описание одной из наиболее распространенных сетевых структур – транзитивной триады. Также во многих сетях наблюдается склонность акторов со схожими характеристиками быть связанными друг с другом, этот феномен в сетевых работах называется гомофилией.