izpis_h1_title_alt

Approaches to blockmodeling dynamic networks : a Monte Carlo simulation study
ID Cugmas, Marjan (Avtor), ID Žiberna, Aleš (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (4,78 MB)
MD5: B06937544F95AC5ED3765AF8DE446194
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378873322001022 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Blockmodeling refers to a variety of statistical methods for reducing and simplifying large and complex networks. While methods for blockmodeling networks observed at one time point are well established, it is only recently that researchers have proposed several methods for analysing dynamic networks (i.e., networks observed at multiple time points). The considered approaches are based on k-means or stochastic blockmodeling, with different ways being used to model time dependency among time points. Their novelty means they have yet to be extensively compared and evaluated and the paper therefore aims to compare and evaluate them using Monte Carlo simulations. Different network characteristics are considered, including whether tie formation is random or governed by local network mechanisms. The results show the Dynamic Stochastic Blockmodel (Matias and Miele 2017) performs best if the blockmodel does not change; otherwise, the Stochastic Blockmodel for Multipartite Networks (Bar-Hen et al. 2020) does.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:dynamic networks, stochastic blockmodeling, k-means blockmodeling, simulations, local mechanisms, evaluation
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FDV - Fakulteta za družbene vede
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2023
Št. strani:Str. 7-19
Številčenje:Vol. 73
PID:20.500.12556/RUL-143411 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:303
ISSN pri članku:0378-8733
DOI:10.1016/j.socnet.2022.12.003 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:134684931 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:20.12.2022
Število ogledov:574
Število prenosov:176
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Social networks
Skrajšan naslov:Soc. networks
Založnik:Elsevier
ISSN:0378-8733
COBISS.SI-ID:30632960 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:družbena omrežja, analiza omrežij, družbene vede, bločno modeliranje

Projekti

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P5-0168
Naslov:Družboslovna metodologija, statistika in informatika

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J5-2557
Naslov:Primerjava in evalvacija pristopov za bločno modeliranje časovnih omrežij s simulacijami in uporaba na slovenskih so-avtorskih omrežjih

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj