Caracterizarea rețelei (I)

Pentru început, să facem o caracterizare de bază a rețelei, analizând numărul de noduri și de muchii. Rețeaua a fost preîncărcată ca G și este disponibilă pentru explorare în Shell-ul IPython. Sarcina ta în acest exercițiu este să identifici câte noduri și câte muchii are rețeaua. Poți folosi funcțiile len(G.nodes()) și len(G.edges()) pentru a calcula numărul de noduri, respectiv de muchii.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza rețelelor în Python

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza rețelelor în Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

În acest capitol, vei descoperi conceptele fundamentale din analiza rețelelor, explorând un set de date real dintr-o rețea Twitter. Vei cunoaște și biblioteca NetworkX, care îți permite să manipulezi, analizezi și modelezi date de tip graf. Vei afla despre diferitele tipuri de grafuri și cum să le vizualizezi în mod eficient.

Exercise 1: Introducere în rețele Exercise 2: Ce este o rețea?Exercise 3: Bazele API-ului NetworkX, folosind rețeaua Twitter Exercise 4: Desenarea de bază a unei rețele cu NetworkX Exercise 5: Interogări pe un graf Exercise 6: Tipuri de grafuri Exercise 7: Verificarea statusului direcționat/nedirecționat al unui graf Exercise 8: Specificarea greutății pe muchii Exercise 9: Verificarea existenței buclelor proprii în graf Exercise 10: Vizualizarea rețelelor Exercise 11: Vizualizarea cu ajutorul graficelor matrice Exercise 12: Vizualizare cu grafice Circos Exercise 13: Vizualizare cu grafice Arc

Vei învăța cum să identifici nodurile importante dintr-o rețea. Pe parcurs, vei aprofunda concepte avansate de analiză a rețelelor, dar și noțiunile de bază ale algoritmilor de găsire a drumurilor. Capitolul se încheie cu o analiză detaliată a setului de date din rețeaua Twitter, care va consolida conceptele studiate, precum centralitatea de grad și centralitatea de intermediere.

Exercise 1: Centralitatea gradului Exercise 2: Calculează numărul de vecini pentru fiecare nod Exercise 3: Calculează distribuția gradelor Exercise 4: Distribuția centralității gradului Exercise 5: Algoritmi de grafuri Exercise 6: Cel mai scurt drum I Exercise 7: Cel mai scurt drum II Exercise 8: Cel mai scurt drum III Exercise 9: Centralitatea de intermediere Exercise 10: Centralitatea de intermediere NetworkX pe o rețea socială Exercise 11: Analiză aprofundată – rețeaua Twitter Exercise 12: Analiză aprofundată – rețeaua Twitter, partea a II-a

Acest capitol se concentrează pe identificarea structurilor interesante din datele de rețea. Vei învăța despre concepte esențiale precum clicuri, comunități și subgrafuri, valorificând toate abilitățile dobândite în Capitolul 2. La finalul capitolului, vei fi pregătit să aplici aceste concepte într-un studiu de caz real.

Exercise 1: Comunități și clici Exercise 2: Identificarea relațiilor de tip triunghi Exercise 3: Identificarea nodurilor implicate în triunghiuri Exercise 4: Găsirea triunghiurilor deschise Exercise 5: Clici maximale Exercise 6: Găsirea tuturor clicelor maximale de dimensiunea „n"Exercise 7: Subgrafuri Exercise 8: Subgrafuri I Exercise 9: Subgrafuri II

În acest ultim capitol al cursului, vei consolida tot ce ai învățat printr-un studiu de caz aprofundat pe date reale din rețeaua de colaboratori GitHub. Este un exemplu excelent de rețea socială reală, iar abilitățile tale nou dobândite vor fi pe deplin puse la încercare. La finalul capitolului, vei fi creat propriul tău sistem de recomandare pentru a conecta utilizatori GitHub care ar trebui să colaboreze.

Exercise 1: Studiu de caz!Exercise 2: Caracterizarea rețelei (I)

Exercițiul curent

Exercise 3: Caracterizarea rețelei (II)Exercise 4: Caracterizarea rețelei (III)Exercise 5: Studiu de caz, partea a II-a: Vizualizare Exercise 6: Grafic de tip Matrix Exercise 7: Grafic arc Exercise 8: Grafic Circos Exercise 9: Studiu de caz, partea a III-a: Clici Exercise 10: Găsirea clicilor (I)Exercise 11: Găsirea clicilor (II)Exercise 12: Studiu de caz, Partea a IV-a: Sarcini finale Exercise 13: Găsirea colaboratorilor importanți Exercise 14: Caracterizarea comunităților de editare Exercise 15: Recomandarea co-editorilor care nu au colaborat încă Exercise 16: Gânduri de final