A Separable Model for Dynamic Networks.
A Separable Model for Dynamic Networks.
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DOI：
10.1111/rssb.12014
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发表时间：
2014-01-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Handcock MS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Krivitsky PN;Handcock MS
动态网络模型--随着时间的推移而演变的网络--有着多种应用。我们开发了一个离散时间生成模型的社会网络的进化，继承了丰富性和灵活性的类指数族随机图模型。该模型-一个可分离的时间ERGM（STERGM）-有利于可分离的领带持续时间分布和领带形成的结构动态建模。我们开发了基于似然的推理模型，并提供最大似然估计的计算算法。我们说明了模型的可解释性在分析一个纵向网络的友谊关系在一所学校。
Models of dynamic networks — networks that evolve over time — have manifold applications. We develop a discrete-time generative model for social network evolution that inherits the richness and flexibility of the class of exponential-family random graph models. The model — a Separable Temporal ERGM (STERGM) — facilitates separable modeling of the tie duration distributions and the structural dynamics of tie formation. We develop likelihood-based inference for the model, and provide computational algorithms for maximum likelihood estimation. We illustrate the interpretability of the model in analyzing a longitudinal network of friendship ties within a school.
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影响因子：
--
作者：
Krivitsky PN;Handcock MS;Morris M
通讯作者：
Morris M
DOI：
10.1214/08-aoas221
发表时间：
2010
期刊：
The annals of applied statistics
影响因子：
--
作者：
Handcock MS;Gile KJ
通讯作者：
Gile KJ
DOI：
10.1111/j.1467-9531.2008.00203.x
发表时间：
2008-01-01
期刊：
SOCIOLOGICAL METHODOLOGY, VOL 38
影响因子：
--
作者：
Butts, Carter T.
通讯作者：
Butts, Carter T.
影响因子：
1
作者：
HOLLAND, PW;LEINHARDT, S
通讯作者：
LEINHARDT, S
影响因子：
3.1
作者：
Snijders, Tom A. B.;van de Bunt, Gerhard G.;Steglich, Christian E. G.
通讯作者：
Steglich, Christian E. G.