Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Approaches to blockmodeling dynamic networks : a Monte Carlo simulation study
ID
Cugmas, Marjan
(
Avtor
),
ID
Žiberna, Aleš
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(4,78 MB)
MD5: B06937544F95AC5ED3765AF8DE446194
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378873322001022
Galerija slik
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
UDK:
303
ISSN pri članku:
0378-8733
DOI:
10.1016/j.socnet.2022.12.003
COBISS.SI-ID:
134684931
Datum objave v RUL:
20.12.2022
Število ogledov:
574
Število prenosov:
176
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Social networks
Skrajšan naslov:
Soc. networks
Založnik:
Elsevier
ISSN:
0378-8733
COBISS.SI-ID:
30632960
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