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
Stochastic blockmodeling of linked networks
ID
Škulj, Damjan
(
Avtor
),
ID
Žiberna, Aleš
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(1009,65 KB)
MD5: 3C5488D10261A12F0A20962E135180EC
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037887332200017X
Galerija slik
Izvleček
Blockmodeling linked networks aims to simultaneously cluster two or more sets of units into clusters based on a network where ties are possible both between units from the same set as well as between units of different sets. While this has already been developed for generalized and k-means blockmodeling, our approach is based on the well-known stochastic blockmodeling technique, utilizing a mixture model. Estimation is performed using the CEM algorithm, which iteratively estimates the parameters by maximizing a suitable likelihood function and reclusters the units according to the parameters. The steps are repeated until the likelihood function ceases to improve. A key drawback of the basic algorithm is that it treats all units equally, consequently yielding higher influence to larger parts of the data. The greater size, however, does not necessarily imply higher importance. To mitigate this asymmetry, we propose a solution where underrepresented parts of the data are given more influence through an appropriate weighting. This idea leads to the so-called weighted likelihood approach, where the ordinary likelihood function is replaced by a weighted likelihood. The efficiency of the different approaches is tested via simulations. It is shown through simulations that the weighted likelihood approach performs better for larger networks and a clearer blockmodel structure, especially when the one-mode blockmodels within the smaller sets are clearer.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
stochastic blockmodeling
,
linked network
,
weighted likelihood
,
CEM algorithm
,
mixture model
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:
2022
Št. strani:
Str. 240-252
Številčenje:
Vol. 70
PID:
20.500.12556/RUL-135305
UDK:
303:004.42
ISSN pri članku:
0378-8733
DOI:
10.1016/j.socnet.2022.02.001
COBISS.SI-ID:
98506755
Datum objave v RUL:
07.03.2022
Število ogledov:
557
Število prenosov:
68
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-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:
Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:
19.02.2022
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
stohastično bločno modeliranje
,
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:
J7-8279
Naslov:
Bločno modeliranje večnivojskih in časovnih omrežij
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 soavtorskih omrežjih
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj