Propriedades de matrizes de adjacência bipartidas.

Vamos recapitular alguns conceitos sobre grafos bipartidos e suas matrizes de adjacência.

Qual das afirmações a seguir melhor descreve as matrizes de adjacência bipartidas?

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Neste capítulo, você vai aprender sobre grafos bipartidos e como eles são usados em sistemas de recomendação. Você vai explorar o conjunto de dados do GitHub do curso anterior, desta vez analisando o grafo bipartido subjacente que foi usado para criar o grafo que você utilizou antes. Por fim, você terá a chance de construir os componentes básicos de um sistema de recomendação usando os dados do GitHub!

Exercise 1: Definições e revisão básica Exercise 2: Análise exploratória de dados Exercise 3: Plotando com nxviz Exercise 4: Grafos bipartidos Exercise 5: A palavra-chave bipartite Exercise 6: Distribuição da centralidade de grau dos nós de usuários Exercise 7: Distribuição de centralidade de grau dos nós de projeto Exercise 8: Grafos bipartidos e sistemas de recomendação Exercise 9: Nós compartilhados na outra partição Exercise 10: Métrica de similaridade entre usuários Exercise 11: Encontrar usuários semelhantes Exercise 12: Recomendar repositórios

Neste capítulo, você vai usar um famoso conjunto de dados da Revolução Americana para aprofundar a exploração de grafos bipartidos. Aqui, você vai aprender a criar a projeção unipartida de um grafo bipartido, um método muito útil para simplificar uma rede complexa e facilitar análises posteriores. Além disso, você vai aprender a usar matrizes para manipular e analisar grafos — com muitas rotinas de computação otimizadas para matrizes, você conseguirá analisar muitos grafos grandes de forma rápida e eficiente!

Exercise 1: Conceito de projeção Exercise 2: Lendo grafos Exercise 3: Calculando a projeção Exercise 4: Plotar centralidade de grau na projeção Exercise 5: Grafos bipartidos como matrizes Exercise 6: Propriedades de matrizes de adjacência bipartidas.

Exercício atual

Exercise 7: Calcular matriz de adjacência Exercise 8: Encontrar participação compartilhada: Transposição Exercise 9: Representando dados de rede com pandas Exercise 10: Criar nodelist Exercise 11: Criar edgelist

Neste capítulo, você vai se aprofundar nas formas fundamentais de analisar grafos que mudam ao longo do tempo. Você vai explorar um conjunto de dados que descreve a frequência de mensagens entre estudantes e aprender a visualizar estatísticas importantes de grafos em evolução.

Exercise 1: Introdução às diferenças entre grafos Exercise 2: Lista de grafos Exercise 3: Diferenças no grafo ao longo do tempo Exercise 4: Plotar o número de mudanças de arestas ao longo do tempo Exercise 5: Estatísticas de grafos em evolução Exercise 6: Número de arestas ao longo do tempo Exercise 7: Centralidade de grau ao longo do tempo Exercise 8: Aproximando e afastando: resumo geral do grafo Exercise 9: Encontre nós com as maiores centralidades de grau Exercise 10: Visualizando a conectividade

Neste capítulo, você vai aplicar tudo o que aprendeu nos três capítulos anteriores a um conjunto de dados de postagens em fórum. Você vai analisar as mudanças temporais nos padrões de conectividade dos usuários e criar visualizações de estatísticas de grafos em evolução ao longo do tempo.

Exercise 1: Introdução ao conjunto de dados Exercise 2: Crie um grafo a partir do DataFrame do pandas Exercise 3: Visualize a distribuição da centralidade de grau na projeção dos estudantes Exercise 4: Visualize a distribuição da centralidade de grau da projeção de fóruns Exercise 5: Filtragem baseada em tempo Exercise 6: Filtro de tempo nas arestas Exercise 7: Visualize o grafo filtrado usando nxviz Exercise 8: Análise de séries temporais Exercise 9: Plotar o número de posts ao longo do tempo Exercise 10: Extraia a centralidade de grau média dia a dia na partição de estudantes Exercise 11: Encontre os fóruns mais populares dia a dia: I Exercise 12: Encontre os fóruns mais populares dia a dia: II Exercise 13: Parabéns!