일반화된 블록 모델링
Generalized blockmodeling일반화된 블록모델링에서 블록모델링은 "등가형에서 허용되는 블록형 집합으로의 변환"에 의해 이루어지며, 이는 간접적인 [1]접근법을 사용하는 기존의 블록모델링과는 다르다.이는 직접 블록 모델링 [2]방식의 특별한 예입니다.
범용 블록 모델링은 Patrick Doreian, Vladimir Batagelj 및 Anushka Ferligoj에 [3]의해 1994년에 도입되었습니다.
정의.
일반화된 블록 모델링 접근법은 "경험적 블록과 대응하는 이상 블록 간의 차이에 의해 정의된 호환 기준 함수의 최소값을 기반으로 최적 분할이 식별된다"[4]는 직접적 접근법이다.동시에 훨씬 더 광범위한 블록 유형 세트가 도입됩니다(기존 블록 모델에서는 특정 유형만 사용됩니다).일반적인 블록 모델링은 클러스터나 블록 유형의 위치 중 어느 것도 비특정화되기 때문에 유도적인 반면, 일반 블록 모델링에서는 블록 모델이 특정 블록 유형의 순열(예: 사전 사양)보다 더 상세하게 지정됩니다.또한 기준 [5]: 16–17 함수를 사용하여 허용(이상적) 블록 유형으로부터의 이탈을 정의할 수 있다.
로컬 최적화 절차를 사용하여 첫 번째 클러스터화(클러스터 수가 지정된 경우)가 랜덤 작성에 기반하여 수행됩니다.클러스터가 서로 인접하는 방법은 1) 정점이 한 클러스터에서 다른 클러스터로 이동되거나 2) 정점 쌍이 두 개의 서로 다른 클러스터 간에 교환되는 두 가지 변환을 기반으로 합니다.변환 스텝의 이 프로세스는 (기준 함수의 값이 최소화된) 최적의 파티션만이 네트워크의 [1]미래 탐사를 위한 블록모델로 유지될 때까지 여러 번 반복됩니다.
범용 블록모델링에는 다음과 같은 종류가 있습니다.[3]
혜택들
Patrick Doreian에 따르면, 일반화된 블록 모델링의 이점은 다음과 같습니다.[1]
- 주어진 동등성 유형과 양립할 수 있는 명시적 기준 함수의 사용은 블록 모델 확립에 필수적인 내장 적합성 측정으로 귀결된다(기존 블록 모델에는 강제적이고 일관성 있는 적합성 측정이 없다).
- 일반적인 블록 모델링을 기반으로 한 파티션은 정기적으로 파티션보다 성능이 우수하며 기존 접근법에 따라 파티션보다 성능이 저하되지 않습니다.
- 일반화된 블록 모델링을 통해 새로운 유형의 블록 모델을 지정할 수 있습니다.
- 이 잠재적으로 무제한의 새로운 블록 유형 집합은 실질적으로 구동되는 블록 모델의 포함을 제한한다.
- 일반화된 블록모델링에서는 블록타입의 사양과 블록모델에서의 일부 블록타입의 위치가 가능합니다.
- 연구자는 (일부) 꼭지점을 (군집화해서는 안 되는) 특정할 수 있다.
- 또한 이 접근방식은 패널티를 부과할 수 있으므로 해당 이상적인 눌 블록과의 불일치 없이 경험적 눌 블록을 식별할 수 있다.
문제
Doreian에 따르면, 일반화된 블록 모델링의 이점은 다음과 같습니다.[1]
- 특정 데이터 기능에 대한 알 수 없는 민감도
- 경계 문제 검사,
- 계산상 부담이 크므로 실제 네트워크 크기에 관한 제약이 생깁니다(따라서 일반화된 블록모델링은 주로 소규모 네트워크 분석에 사용됩니다(100 [6]유닛 단위 이상).
- 불완전한 네트워크 정보에서 구조를 식별한다.
- 일반화된 블록 모델링의 대부분은 바이너리 네트워크를 기반으로 하지만, 가치 있는 네트워크 분야에서도 발전하고 있다.
- 특정 블록 모델에 대해 기준 함수를 최소화하여 구조 데이터만을 기반으로 통계적으로 평가하는 결과를 초래한다.
- 3차원 네트워크 데이터에 관한 문제
- 기본적인 네트워크 구조의 진화에 관한 문제
책
패트릭 도레이안, 블라디미르 바타겔지, 아누슈카 페를리고지가 쓴 같은 제목의 이 책은 2007년 미국사회학회 [7]수리사회학부에서 해리슨 화이트 우수도서상을 수상했다.
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
- ^ a b c d Doreian, Patrick (2006). "Some Open Problem Sets for Generalized Blockmodeling". In Batagelj, Vladimir (ed.). Data Science and Classification. Springer. pp. 119–130. ISBN 978-3-540-34415-5.
- ^ Miha Matjaiicc, Marjan Cugmas 및 Alesh Ziberna, 블록 모델링:일반화된 블록 모델링을 위한 R 패키지, Metodoloshki zvezki, 17(2), 2020, 49-66.
- ^ a b Žiberna, Aleš (2009). "Evaluation of Direct and Indirect Blockmodeling of Regular Equivalence in Valued Networks by Simulations". Metodološki zvezki. 6 (2): 99–134.
- ^ Žnidaršič, Anja; Doreian, Patrick; Ferligoj, Anuška (2012). "Absent Ties in Social Networks, their Treatments, and Blockmodeling Outcomes". Metodološki zvezki. 9 (2): 119–138.
- ^ Doreian, Patrick; Batagelj, Vladimir; Ferligoj, Anuška (2004). Generalized Blockmodeling (Structural Analysis in the Social Sciences). Cambridge University Press. ISBN 0-521-84085-6.
- ^ Žiberna, Aleš (2013). "Generalized blockmodeling of sparse networks". Metodološki zvezki. 10 (2): 99–119.
- ^ "The Section on Mathematical Sociology's Harrison White Outstanding Book Award". American Sociological Association. Retrieved September 26, 2019.
선택한 서지 목록
- Patrick Doreian, Vladimir Batagelj, Anushka Ferligoj, Mark Granovetter(시리즈 에디터), 일반 블록모델링(사회과학 구조분석), Cambridge University Press 2004(ISBN 0-521-84085-6)
