Network Analysis та аналіз мереж

🎓 Centrality Measures

Degree Centrality

Визначення: Кількість зв'язків вузла.

Інтерпретація: Популярність, активність.

Застосування: Виявлення ключових вузлів.

Betweenness Centrality

Визначення: Кількість найкоротших шляхів через вузол.

Інтерпретація: Посередництво, контроль потоку.

Застосування: Виявлення мостів, критичних вузлів.

Closeness Centrality

Визначення: Обернена сума відстаней до всіх вузлів.

Інтерпретація: Близькість до всіх, швидкість поширення.

Застосування: Виявлення центральних вузлів.

🔧 Методи аналізу

Community Detection

Методи: Modularity optimization, Louvain, Label Propagation.

Мета: Виявлення груп вузлів з щільними зв'язками.

Застосування: Сегментація, виявлення структури.

Network Properties

Density: Відношення реальних до можливих зв'язків.

Clustering: Тенденція до утворення трикутників.

Path Length: Середня відстань між вузлами.

Network Models

Erdős-Rényi: Випадкові мережі.

Barabási-Albert: Scale-free мережі (preferential attachment).

Watts-Strogatz: Small-world мережі.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Аналіз соціальної мережі

Граф: Створити граф з користувачів та зв'язків.

Centrality: Обчислити centrality measures.

Community: Виявити спільноти через Louvain.

Аналіз: Проаналізувати структуру та поведінку.

Приклад 2: Виявлення ключових вузлів

Centrality: Обчислити різні centrality measures.

Ranking: Ранжувати вузли за centrality.

Аналіз: Виявити ключові вузли для різних метрик.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Network Analysis: аналіз мереж

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.