Generalized blockmodeling of valued networks
قابل قدر نیٹ ورکس کی عمومی بلاک ماڈلنگ عمومی بلاک ماڈلنگ کا ایک نقطہ نظر ہے، جو قابل قدر نیٹ ورکس (مثال کے طور پر، غیر بائنری) سے نمٹتا ہے۔ اگرچہ عمومی بلاک ماڈلنگ "عملی طور پر رشتہ دار ڈیٹا کے کسی بھی سیٹ کی بنیادی فعال اناٹومی کے مطالعہ کے لیے رسمی اور مربوط نقطہ نظر" کی نشاندہی کرتی ہے، لیکن یہ اصولی طور پر بائنری نیٹ ورکس کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ مثالی بلاکس کے سیٹ سے واضح ہوتا ہے، جو بلاک ماڈلز کی تشریح کے لیے استعمال ہوتے ہیں، جو کہ بائنری ہوتے ہیں، جو خصوصیت والے لنک پیٹرن پر مبنی ہوتے ہیں۔ اس کی وجہ سے، اس طرح کے ٹیمپلیٹس "قابل قدر تجرباتی بلاکس کے ساتھ آسانی سے موازنہ نہیں کر سکتے ہیں"۔ قابل قدر دشاتمک (ون موڈ) نیٹ ورک کے عمومی بلاک ماڈلنگ کی اجازت دینا (مثال کے طور پر۔ مثالی بائنری بلاکس کے ساتھ تجرباتی قدر والے بلاکس کے براہ راست موازنہ کی اجازت دیتے ہوئے)، ایک غیر پیرامیٹرک نقطہ نظر استعمال کیا جاتا ہے۔ اس کے ساتھ، "ایک اختیاری پیرامیٹر مشاہدہ شدہ اور متوقع بہاؤ کے درمیان کم از کم فیصد انحراف کے طور پر قابل قدر تعلقات کی اہمیت کا تعین کرتا ہے"۔ پیرامیٹر کا اس طرح کا دو طرفہ اطلاق پھر "غیر متعین تعلقات کے امکان کو متعارف کراتا ہے، یعنی۔ قابل قدر تعلقات جو نہ تو نمایاں (1) اور نہ ہی غیر نمایاں (0) سمجھے جاتے ہیں۔ لنکس کے نتیجے میں ہونے والے واقعات پھر تجرباتی اور مثالی بلاکس کے درمیان تضادات کے حساب میں ترمیم کی ترغیب دیتے ہیں۔ ایک ہی وقت میں، اس طرح کے لنکس تشریحی یقین کی پیمائش کرنے کا امکان بھی دیتے ہیں، جو ہر مثالی بلاک کے لیے مخصوص ہے۔ اس طرح کی زیادہ سے زیادہ دو طرفہ انحراف کی حد، جو مجموعی غیر یقینی اسکور کو صفر یا قریب صفر کی سطح پر رکھتی ہے، کو پھر "قابل قدر بلاک ماڈلز کے لیے تشریحی یقین کی پیمائش کے طور پر تجویز کیا جاتا ہے، جس کے نتیجے میں اختیاری پیرامیٹر کو باہر جانے والی حالت میں تبدیل کیا جاتا ہے"۔ بلاک ماڈلنگ کے ساتھ مسئلہ مثالی بلاک کا معیاری سیٹ ہے، کیونکہ ان سب کی وضاحت بائنری لنک (ٹائی) پیٹروں کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے۔ اس کے نتیجے میں "اس طرح کے مثالی بائنری تعلقات اور تجرباتی قابل قدر تعلقات کے درمیان تضادات کو ملنے اور گننے کے لیے ایک غیر معمولی مشق" ہوتی ہے۔ اس کو حل کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ نیٹ ورک کو بائنری ورژن میں تبدیل کرنے کے لیے ڈائکوٹومیزیشن کا استعمال کیا جائے۔ دیگر دو نقطہ نظر سب سے پہلے الیش زیبرنا نے 2007 میں قابل قدر (عمومی) بلاک ماڈلنگ اور یکساں بلاک ماڈلنگ متعارف کروا کر تجویز کیے تھے۔ مؤخر الذکر کا بنیادی خیال یہ ہے کہ "کسی تجرباتی بلاک کی اس کے مثالی بلاک کے ساتھ عدم مطابقت کو مناسب اقدار کی بلاک تغیر پذیری کے ذریعے ماپا جا سکتا ہے"۔ نئے بنائے گئے مثالی بلاکس، جو قابل قدر نیٹ ورکس کے بلاک ماڈلنگ کے لیے موزوں ہیں، پھر ان کے بلاک کی تضادات کی تعریفوں کے ساتھ پیش کیے جاتے ہیں۔ کارل نورڈلینڈ نے بعد میں 2019 میں دو دیگر نقطہ نظر تجویز کیے: انحراف پر مبنی نقطہ نظر اور ارتباط پر مبنی عمومی نقطہ نظر۔ نورڈلینڈ کے دونوں نقطہ نظر اس خیال پر مبنی ہیں، کہ قابل قدر نیٹ ورکس کا موازنہ بغیر اقدار کے مثالی بلاک سے کیا جا سکتا ہے۔ اس نقطہ نظر کے ساتھ، تجزیہ کے لیے مزید معلومات کو برقرار رکھا جاتا ہے، جس کا مطلب یہ بھی ہے کہ کم پارٹیشنز ہیں جن میں کرائٹیرین فنکشن کی یکساں اقدار ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ قابل قدر نیٹ ورکس کی عمومی بلاک ماڈلنگ عدم مطابقت کی زیادہ درست پیمائش کرتی ہے۔ عام طور پر، اس نقطہ نظر میں صرف ایک بہترین پارٹیشن پایا جاتا ہے، خاص طور پر جب یہ یکسانیت بلاک ماڈلنگ کے ذریعہ استعمال ہوتا ہے۔ اس کے برعکس، ایک ہی نمونے پر بائنری بلاک ماڈلنگ کا استعمال کرتے ہوئے، عام طور پر کئی مواقع پر ایک سے زیادہ بہترین تقسیم ہوئی تھی۔ حوالہ جات یہ بھی دیکھیں کہ بائنری نیٹ ورکس کی عمومی بلاک ماڈلنگ ہم آہنگی بلاک ماڈلنگ بلاک ماڈلنگ