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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
大多數複雜網絡的實證研究不會回傳對網絡結構的直接、無誤差的測量。相反，它們通常依賴容易出錯且不可靠的間接測量。實證網絡科學的一個基本問題是如何在給定如此不可靠的數據的情況下對網絡結構做出盡可能最佳的估計。在本文中，我們描述了一種完全貝葉斯方法，用於根據任何格式的觀測資料重建網絡，即使資料包含大量測量誤差且該誤差的性質和大小未知。該方法是透過使用現實世界範例網路的教學案例研究來介紹的，並且經過專門定制，可以以最少的技術輸入實現簡單、計算高效的實施。 Computer code implementing the method is publicly available.