Denna artikel ger en inledande sammanfattning av formuleringen och tillämpningen av exponentiella slumpmässiga grafmodeller för sociala nätverk. De möjliga kopplingarna mellan noder i ett nätverk betraktas som slumpmässiga variabler, och antaganden om beroenden bland dessa slumpmässiga slipvariabler avgör den allmänna formen av den exponentiella slumpmässiga grafmodellen för nätverket. Exempel på olika beroendeantaganden och tillhörande modeller ges, inklusive Bernoulli, dyadoberoende och Markov slumpmässiga grafmodeller. Integreringen av aktörsattribut i sociala urvalsmodeller ses också över. Nyare, mer komplexa beroendeantaganden beskrivs kortfattat. Uppskattningsförfaranden diskuteras, inklusive nya metoder för maximal sannolikhetsuppskattning av Monte Carlo. Vi förebådar den diskussion som tagits upp i andra tidningar i denna specialutgåva: att de homogena Markov slumpmässiga grafmodellerna av Frank och Strauss
Andra metoder Exponential Random Graph Modeller (ERGM) är en annan typ av graf modell som lär sig en robust graf modell från användardefinierade funktioner i en graf REF.
An introduction to exponential random graph (p ∗ ) models for social networks
{'venue': 'Social Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}