결정론적 블록모델링

Deterministic blockmodeling

결정론적 블록 모델링은 확률론적 모델을 가정하지 않고 대신 블록 모델을 찾는 데 사용되는 정확하거나 근사적인 알고리즘에 의존하는 블록 모델링의 접근 방식이다.이 접근방식은 일반적으로 이상적인 블록 구조와 함께 발생할 수 있는 일부 불일치를 최소화한다.[1]이러한 분석은 이상적인 블록 구조로부터의 불일치를 측정하는 객관적 함수를 최소화하여 얻은 네트워크(또는 인접 매트릭스)의 클러스터링(그룹화)에 초점을 맞추고 있다.[2]

그러나 일부 간접 접근법(또는 CONCOR와 같은 직접 및 간접 접근법 사이의 방법)은 명시적으로 불일치를 최소화하거나 일부 기준 기능을 최적화하지 않는다.[3]

이러한 접근방식은 1970년대에 대중화되었는데, "근접 행렬에서 행과 열의 순열을 찾기 위해 사용된 두 개의 컴퓨터 패키지(CONCOR와 STRUCTURD)"[4]가 존재했기 때문이다.

결정론적 블록모델링에 대한 반대적 접근방식은 확률적 블록모델링 접근방식이다.[2]

참조

  1. ^ Brusco, Michael; Doreian, Patrick; Steinley, Douglas; Satornino, Cinthia B. (2013). "Multiobjective blockmodeling for social network analysis". Psychometrika. 78 (3): 498–525. doi:10.1007/S11336-012-9313-1.
  2. ^ a b Wyse, Jason; Friel, Nial; Latouche, Pierre (2015). "Inferring structure in bipartite networks using the latent blockmodel and exact ICL": 1–25. {{cite journal}}:Cite 저널은 필요로 한다. journal=(도움말)
  3. ^ 알레시 지베르나, 가치 있는 네트워크의 일반화된 블록 모델링 (pospoloheno blozzeno modeling omre modelije z vrednostmi na pobezavah: doktorska disertacia.류블랴나:Univerza v Ljubljani, Fakulteta za družbene vede, 2007, 페이지 22.URL: http://www2.arnes.si/~aziber4/blockmodeling/dissation-final-recorrected.pdf.
  4. ^ Snijders, Tom A. B.; Nowicki, Krzysztof (1997). "Estimation and Prediction for Stochastic Blockmodels for Graphs with Latent Block Structure". Journal of Classification. 14: 75–100.

참고 항목


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