块状模型

算法中心度Motif聚类度分布Assortativity距离Modularity效率模型

类别主题软件网络科学家类别：网络理论类别：图论vte块状模型是一套或一个连贯的框架，用于分析社会结构，也用于设置社会网络单元（节点、顶点、行动者）的划分（聚类）程序，基于特定的模式，通过相互连接形成独特的结构。它主要应用于统计学、机器学习和网络科学。作为一种经验程序，块状模型假设特定网络中的所有单元都可以被分组，以至于它们是等价的。关于等价性，它可以是结构性的、有规律的或泛化的。使用区块模型，可以用新创建的区块模型来分析网络，将大型复杂的网络转变为较小的、更容易理解的网络。同时，块状模型被用来操作社会角色。虽然有些人认为块状模型只是聚类方法，但Bonacich和McConaghy指出，它是一种有理论基础的代数方法，用于分析关系的结构。块状模型的独特能力在于，它考虑的结构不仅仅是直接关系的集合，而且还考虑到了基于直接关系的所有其他可能的复合关系。1971年，FrancoisLorrain和HarrisonC.White首次提出了块状模型的原则。块状模型被认为是一套重要的网络分析工具，因为它涉及到角色结构的划分（社会结构中定义明确的地方，也被称为位置）和社会网络基本结构的辨别。根据Batagelj的说法，区块建模的主要目标是将一个庞大的、可能不连贯的网络减少到一个较小的可理解的结构，以便更容易地进行解释。块状模型最初被用于社会测量学和心理测量学的分析，但现在也扩展到其他科学领域。

网络作为一个系统由两个不同的集合组成（或定义）：一组单元（节点、顶点、行动者）和一组单元间的链接。使用这两组单元，就有可能创建一个图，描述网络的结构。在区块建模过程中，研究者面临着两个问题：如何划分单元（例如，如何确定集群（或类），然后形成区块模型中的顶点），然后如何确定区块模型中的链接（同时确定这些链接的值）。当分析一个社会网络时（在社会科学中），网络通常是社会网络，由几个个体（单位）和他们之间选定的社会关系（链接）组成。由于这种现实世界的网络可能是庞大而复杂的，块状模型被用来将它们简化为较小的结构，这样可以更容易地解释。具体来说，块状模型将单元划分为多个集群，然后确定上述集群之间的联系。

同时，块状模型可以用来解释这种网络中存在的社会角色，因为它假定所创建的单位集群模仿（或与单位的社会角色密切相关）。因此，块状模型可以被定义为一套将单位划分为集群（也被称为位置）和将链接划分为块的方法，这些都是由新获得的集群进一步定义的。一个块（也是块模型）被定义为一个子矩阵，它显示了存在于相同或不同集群中的节点之间的相互联系（链接）。集群中的每个位置都由一组与其他社会位置的（直接）联系来定义。这些链接（联系）可以是有方向的，也可以是无方向的；同一对对象之间可以有多个链接，或者它们上面可以有权重。如果一个网络中没有任何多个链接，它就被称为简单网络。矩阵（也可以显示为图）是由有序的单元组成的，以行和列为单位，基于它们的名称。然后根据相似性对这些有序的单元进行划分（分区）：具有相似链接模式的单元被划分在同一集群中。然后，集群被安排在一起，使来自相同集群的单元被放在彼此的旁边，从而保留了相互联系。在下一步，（来自相同集群的）单元被转化为一个块模型。这样，通常会形成几个块模型，一个是核心集群，其他是内聚的；核心集群总是与内聚的相连，而内聚的则不能连在一起。节点的聚类是基于等价关系的，如结构和规则。矩阵形式的主要目的是在视觉上呈现聚类中的人与人之间的关系。