Generalized blockmodeling of valued networks
மதிப்புமிக்க நெட்வொர்க்குகளின் பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட பிளாக் மாடலிங் என்பது பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட பிளாக் மாடலிங்கின் அணுகுமுறையாகும், இது மதிப்புமிக்க நெட்வொர்க்குகளைக் கையாள்கிறது (எ. கா., பைனரி அல்லாதது). பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட பிளாக் மாடலிங் என்பது "எந்தவொரு தொடர்புடைய தரவுகளின் அடிப்படை செயல்பாட்டு உடற்கூறியல் பற்றிய ஆய்வுக்கான முறையான மற்றும் ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறையை" குறிக்கும் அதே வேளையில், இது கொள்கையளவில் பைனரி நெட்வொர்க்குகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது சிறந்த தொகுதிகளின் தொகுப்பிலிருந்து தெளிவாகத் தெரிகிறது, அவை பிளாக் மாடல்களை விளக்கப் பயன்படுகின்றன, அவை பைனரி, சிறப்பியல்பு இணைப்பு வடிவங்களின் அடிப்படையில். இதன் காரணமாக, அத்தகைய வார்ப்புருக்கள் "மதிப்புமிக்க அனுபவத் தொகுதிகளுடன் எளிதில் ஒப்பிட முடியாதவை". மதிப்புமிக்க திசை (ஒரு முறை) நெட்வொர்க்குகளின் பொதுவான பிளாக் மாடலிங்கை அனுமதிக்க (எ. கா. சிறந்த பைனரி தொகுதிகளுடன் அனுபவ மதிப்புள்ள தொகுதிகளின் நேரடி ஒப்பீடுகளை அனுமதிக்கிறது), ஒரு அளவுரு அல்லாத அணுகுமுறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. இதன் மூலம், "ஒரு விருப்ப அளவுரு மதிப்புமிக்க உறவுகளின் முக்கியத்துவத்தை கவனிக்கப்பட்ட மற்றும் எதிர்பார்க்கப்பட்ட ஓட்டங்களுக்கு இடையிலான குறைந்தபட்ச சதவீத விலகலாக தீர்மானிக்கிறது". இத்தகைய இரு பக்க அளவுரு பயன்பாடு பின்னர் "தீர்மானிக்கப்படாத உறவுகளின் சாத்தியத்தை அறிமுகப்படுத்துகிறது, அதாவது. முக்கியமானவை (1) அல்லது முக்கியமற்றவை (0) என்று கருதப்படாத மதிப்புமிக்க உறவுகள். இணைப்புகளின் விளைவாக ஏற்படும் நிகழ்வுகள் பின்னர் அனுபவ மற்றும் சிறந்த தொகுதிகளுக்கு இடையிலான முரண்பாடுகளைக் கணக்கிடுவதில் மாற்றத்தை ஊக்குவிக்கின்றன. அதே நேரத்தில், இத்தகைய இணைப்புகள் ஒவ்வொரு இலட்சியத் தொகுதிக்கும் குறிப்பிட்ட விளக்க உறுதியை அளவிடுவதற்கான வாய்ப்பையும் வழங்குகின்றன. அத்தகைய அதிகபட்ச இரு பக்க விலகல் வரம்பு, மொத்த நிச்சயமற்ற மதிப்பெண்ணை பூஜ்ஜிய அல்லது பூஜ்ஜியத்திற்கு அருகில் வைத்திருப்பது, பின்னர் "மதிப்புமிக்க பிளாக் மாடல்களுக்கான விளக்க உறுதியின் அளவீடு, இதன் விளைவாக விருப்ப அளவுருவை வெளிச்செல்லும் நிலையாக மாற்றுகிறது". பிளாக் மாடலிங்கில் சிக்கல் என்பது சிறந்த தொகுதியின் நிலையான தொகுப்பாகும், ஏனெனில் அவை அனைத்தும் பைனரி இணைப்பு (டை) பேட்டர்களைப் பயன்படுத்தி குறிப்பிடப்படுகின்றன; இது "அத்தகைய சிறந்த பைனரி உறவுகளுக்கும் அனுபவ மதிப்புள்ள உறவுகளுக்கும் இடையிலான முரண்பாடுகளைப் பொருத்துவதற்கும் கணக்கிடுவதற்கும் ஒரு அற்பமான பயிற்சியில் விளைகிறது". இதைத் தீர்ப்பதற்கான ஒரு அணுகுமுறை நெட்வொர்க்கை பைனரி பதிப்பாக மாற்ற டைகோடோமைசேஷனைப் பயன்படுத்துவதாகும். மற்ற இரண்டு அணுகுமுறைகளும் முதன்முதலில் 2007 ஆம் ஆண்டில் அலெஷ் ஜிபெர்னாவால் மதிப்புமிக்க (பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட) பிளாக் மாடலிங் மற்றும் ஒரே மாதிரியான பிளாக் மாடலிங் ஆகியவற்றை அறிமுகப்படுத்தியதன் மூலம் முன்மொழியப்பட்டன. பிந்தையவரின் அடிப்படை யோசனை என்னவென்றால், "ஒரு அனுபவத் தொகுதியின் அதன் சிறந்த தொகுதியுடன் உள்ள முரண்பாட்டை பொருத்தமான மதிப்புகளின் தொகுதி மாறுபாட்டிற்குள் அளவிட முடியும்". மதிப்புமிக்க நெட்வொர்க்குகளின் பிளாக் மாடலிங்கிற்கு பொருத்தமான புதிதாக உருவாக்கப்பட்ட சிறந்த தொகுதிகள், அவற்றின் பிளாக் முரண்பாடுகளின் வரையறைகளுடன் ஒன்றாக வழங்கப்படுகின்றன. 2019 ஆம் ஆண்டில் கார்ல் நார்ட்லண்ட் மேலும் இரண்டு அணுகுமுறைகளை பரிந்துரைத்தார்ஃ விலகல் அணுகுமுறை மற்றும் தொடர்பு அடிப்படையிலான பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட அணுகுமுறை. நார்ட்லண்டின் இரண்டு அணுகுமுறைகளும் மதிப்புமிக்க நெட்வொர்க்குகளை மதிப்புகள் இல்லாத சிறந்த தொகுதியுடன் ஒப்பிடலாம் என்ற கருத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. இந்த அணுகுமுறையின் மூலம், பகுப்பாய்விற்காக கூடுதல் தகவல்கள் தக்கவைக்கப்படுகின்றன, அதாவது, அளவுகோல் செயல்பாட்டின் ஒத்த மதிப்புகளைக் கொண்ட குறைவான பகிர்வுகள் உள்ளன. இதன் பொருள், மதிப்புமிக்க நெட்வொர்க்குகளின் பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட பிளாக் மாடலிங் முரண்பாடுகளை இன்னும் துல்லியமாக அளவிடுகிறது. வழக்கமாக, இந்த அணுகுமுறையில் ஒரே ஒரு உகந்த பகிர்வு மட்டுமே காணப்படுகிறது, குறிப்பாக இது ஒரே மாதிரியான பிளாக் மாடலிங் மூலம் பயன்படுத்தப்படும் போது. மாறாக, ஒரே மாதிரியில் பைனரி பிளாக் மாடலிங் பயன்படுத்தும் போது, பொதுவாக ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட உகந்த பகிர்வு பல சந்தர்ப்பங்களில் ஏற்பட்டது. குறிப்புகள் மேலும் காண்க பைனரி நெட்வொர்க்குகளின் பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட பிளாக் மாடலிங் ஹோமோஜீனிட்டி பிளாக் மாடலிங் பிளாக் மாடலிங்