Часть IV практического исследования: финальные задачи

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Введение в анализ сетей на Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Начать курс бесплатно

В этой главе вы познакомитесь с основными концепциями сетевого анализа на примере реального набора данных сети Twitter. Вы также узнаете о библиотеке NetworkX, которая позволяет обрабатывать, анализировать и моделировать графовые данные. Вы изучите различные типы графов и научитесь грамотно их визуализировать.

Exercise 1: Введение в сети Exercise 2: Что такое сеть?Exercise 3: Основы API NetworkX на примере сети Twitter Exercise 4: Базовая визуализация сети с помощью NetworkX Exercise 5: Запросы к графу Exercise 6: Типы графов Exercise 7: Определение направленности графа Exercise 8: Задание весов рёбер Exercise 9: Проверка наличия петель в графе Exercise 10: Визуализация сети Exercise 11: Визуализация с помощью матричных графиков Exercise 12: Визуализация с помощью графиков Circos Exercise 13: Визуализация с помощью Arc-графиков

Вы познакомитесь со способами выявления важных узлов в сети. В процессе изучения вы освоите более продвинутые концепции сетевого анализа, а также основы алгоритмов поиска пути. Глава завершается детальным разбором набора данных сети Twitter, который поможет закрепить такие понятия, как центральность по степени и центральность по посредничеству.

Exercise 1: Центральность по степени Exercise 2: Вычисление количества соседей для каждого узла Exercise 3: Вычисление распределения степеней Exercise 4: Распределение центральности по степени Exercise 5: Графовые алгоритмы Exercise 6: Кратчайший путь I Exercise 7: Кратчайший путь II Exercise 8: Кратчайший путь III Exercise 9: Центральность по посредничеству Exercise 10: Центральность по посредничеству в NetworkX на примере социальной сети Exercise 11: Глубокое погружение — сеть Twitter Exercise 12: Глубокое погружение — сеть Twitter, часть II

Эта глава посвящена поиску интересных структур в сетевых данных. Вы изучите ключевые концепции — клики, сообщества и подграфы — и применёте все навыки, приобретённые во второй главе. К концу главы вы будете готовы использовать полученные знания в реальном практическом исследовании.

Exercise 1: Сообщества и клики Exercise 2: Поиск треугольных связей Exercise 3: Поиск узлов, входящих в треугольники Exercise 4: Поиск открытых треугольников Exercise 5: Максимальные клики Exercise 6: Поиск всех максимальных клик размера «n»Exercise 7: Подграфы Exercise 8: Подграфы I Exercise 9: Подграфы II

В заключительной главе курса вы закрепите всё изученное в ходе детального практического исследования данных сети коллабораторов GitHub. Это отличный пример реальных данных социальной сети, и здесь в полной мере проверяются ваши новые навыки. К концу главы вы создадите собственную систему рекомендаций для связи пользователей GitHub, которым стоит работать вместе.

Exercise 1: Разбор реального случая!Exercise 2: Характеристика сети (I)Exercise 3: Характеристика сети (II)Exercise 4: Характеристика сети (III)Exercise 5: Часть II практического исследования: визуализация Exercise 6: Матричный график Exercise 7: Дуговой график Exercise 8: График Circos Exercise 9: Практический пример, часть III: клики Exercise 10: Поиск клик (I)Exercise 11: Поиск клик (II)Exercise 12: Часть IV практического исследования: финальные задачи

Текущее упражнение

Exercise 13: Поиск ключевых участников совместной работы Exercise 14: Анализ сообществ редакторов Exercise 15: Рекомендации соавторам, которые ещё не редактировали вместе Exercise 16: Заключительные мысли