Bu bölümde, sosyal ağ analizinin temel kavramlarıyla tanışacaksın. Sosyal ağ verilerini keşfetmek ve analiz etmek için <code>igraph</code> R paketini nasıl kullanacağını ve ayrıca ağları nasıl görselleştireceğini öğreneceksin.


Sosyal ağlar nedir?

Bir igraph nesnesi oluşturma

Düğümleri ve kenarları sayma

Ağ öznitelikleri

Düğüm öznitelikleri ve alt kümeleme

Kenar öznitelikleri ve alt kümeleme

Öznitelikleri görselleştirme

Öznitelikler hakkında kısa test

Ağ görselleştirme

igraph ağ yerleşimleri

Kenarları görselleştirme

igraph nesneleri üzerine bilgi yarışması

Ağlara giriş

Bu bölümde yönlü ağları öğreneceksin. Ayrıca bir ağdaki düğümler arasındaki temel ilişkileri nasıl belirleyeceğini ve bu ilişkileri kullanarak önemli veya etkili düğümleri nasıl tespit edeceğini göreceksin.
Bu bölüm boyunca kızamık bulaşını gösteren bir ağ kullanacaksın. Veriler 1861 yılında Almanya’nın Hagelloch kentinden geliyor. Ağdaki her yönlü kenar, enfekte bir çocukla temas sonrası bir çocuğun kızamık kapmasını gösterir.



Yönlü ağlar

Yönlü igraph nesneleri

Her düğüm için kenarları belirleme

Düğümler arasındaki ilişkiler

Komşular

Düğümler arasındaki mesafeler

İki tepe arasındaki en uzun yolu bulma

Önemli ve etkili düğümler

Önemli tepe noktalarını belirleme

Betweenness

Önemli düğüm ve kenarları görselleştirme

Önemli tepeler testi

Bir ağda önemli düğümleri belirleme

Bu modül, küresel ağ yapılarını ve alt yapılarını nasıl betimleyeceğini gösterecek. Ayrıca rastgele ağ grafiklerinin oluşturulmasına giriş yapacak.

Giriş

Forrest Gump ağı

Ağ yoğunluğu ve ortalama yol uzunluğu

Graf yoğunluğu testi

Ağ yapılarını anlama

Rasgele grafikler

Ağ rastgeleleştirmeleri

Rastgeleleştirme testi sınavı

Ağ alt yapıları

Üçgenler ve geçişkenlik

Geçişlilik rastgeleleştirmeleri

Kümeler (Cliques)

En büyük klikleri görselleştir

Ağ yapılarını betimleme

Bu bölüm, ağların alt ağlara ayrılmasını ve hangi düğümlerin diğerlerine göre birbiriyle daha güçlü ilişkili olduğunu belirlemeyi daha da derinleştirecek. Ayrıca üç boyutlu görselleştirmeler oluşturarak görselleştirme yöntemlerini geliştireceksin.


Yakın ilişkiler: assortativity ve karşılıklılık

Asortatiflik

Assortativity’yi değerlendirmek için rastgeleleştirmeleri kullanma

Karşılıklılık

Assortativity testi

Topluluk tespiti

Hızlı-açgözlü (fast-greedy) topluluk algılama

Kenar-aradalık (edge-betweenness) topluluk tespiti

Topluluk testi

Etkileşimli ağ görselleştirmeleri

threejs ile etkileşimli ağlar

threejs'de düğüm boyutlandırma

3B topluluk ağ grafiği

Özel ilişkileri belirleme

Friendship network data

Friendship network edge data

Friendship network node data

Forrest Gump network data

Measles network data

<b>Ağlara Giriş Yap</b>
<br><br>
Ağ analizinin temel kavramlarını keşfet. Bu kurs, seni sosyal ağların, düğümlerin (vertices) ve kenarların (edges) temellerinden geçirerek başlar ve ağ verilerini keşfetmek ve görselleştirmek için R'deki igraph paketini nasıl kullanabileceğini gösterir.
<br><br>
Daha sonra yönlü ağlara daha ayrıntılı bakacak, düğümler arasındaki temel ilişkileri belirlemeyi öğrenecek ve yeni becerilerini Hagelloch’taki kızamık bulaşını inceleyen bir ağ veri kümesi üzerinde uygulayacaksın.
<br><br>
<b>Ağ Yapılarını ve Grafiklerini Anla</b>
<br><br>
Ağ yoğunluğu ve ortalama yol uzunluğuna bakarak ağ yapılarını ve alt yapıları nasıl tanımlayacağını öğren. Kursun üçüncü bölümü, üçgenler, geçişlilik ve kliklerin görselleştirilmesine geçmeden önce rassallaştırma ve rastgele grafiklere değinir.
<br><br>
<b>igraph ile Ayrıştırıcılık (Assortativity) Kullanarak İlişkileri Belirle</b>
<br><br>
Ayrıştırıcılık, ortak bir özelliği paylaşıyorlarsa iki düğümün birbirine bağlanma olasılığını belirler — bu özellik sayısal da olabilir, kategorik de. igraph içindeki ASSORTATIVITY fonksiyonunu kullanarak bir arkadaşlık ağı veri kümesinde cinsiyetin etkisini inceleyecek ve bulgularını değerlendirmek için rassallaştırmalar uygulayacaksın.
<br><br>
<b>threejs kullanarak Etkileşimli Ağ Grafikleri Oluştur</b>
<br><br>
Kursun sonunda, igraph’in ötesine geçerek threejs’in ağ görselleştirme yeteneklerini keşfedeceksin. Bu R paketiyle ilk etkileşimli ağ grafiklerini oluşturacak ve görselleştirmeni nasıl daha da geliştirebileceğine bakacaksın.

<h2>Ağlara Giriş</h2>
Ağ analizindeki temel kavramları keşfedin. Bu ders, sosyal ağların temelleri, köşeler ve kenarlar ile igraph R paketini kullanarak ağ verilerini keşfetme ve görselleştirme yöntemlerini ele alarak başlar.
<br><br>
Daha ayrıntılı olarak yönlendirilmiş ağları incelemeye geçeceksiniz. Bu inceleme, köşeler arasındaki temel ilişkilerin belirlenmesi ve Hagelloch'ta kızamık bulaşmasını inceleyen bir ağ veri setine yeni becerilerinizi uygulama gibi konuları içerecektir.

<h2>Ağ Yapılarını ve Grafikleri Anlamak</h2>
Ağ yoğunluğu ve ortalama yol uzunluğuna bakarak ağ yapılarını ve alt yapılarını karakterize etmeyi öğrenin. Bu dersin üçüncü bölümünde, rastgeleleştirme ve rastgele grafikler ele alınacak, ardından üçgenler, geçişlilik ve kliklerin görselleştirilmesi konularına geçilecektir.

<h2>igraph'ta Assortativity Kullanarak İlişkileri Belirleme</h2>
Assortativity, iki köşenin ortak bir özelliği paylaşması durumunda birbirine bağlanma olasılığını belirler - bu özellik sayısal veya kategorik olabilir. İgraph içindeki ASSORTATIVITY işlevini keşfederek cinsiyetin arkadaşlık ağı veri seti üzerindeki etkisini belirleyecek ve bulgularınızı değerlendirmek için rastgeleleştirme uygulayacaksınız.

<h2>threejs kullanarak Etkileşimli Ağ Grafikleri Oluşturun</h2>
Bu kursun sonunda, igraph'ın ötesinde bilgilerinizi genişleterek threejs'nin ağ görselleştirme yeteneklerini keşfedeceksiniz. Bu R paketini kullanarak ilk etkileşimli ağ grafiklerinizi oluşturacak ve görselleştirmenizi nasıl daha da geliştirebileceğinizi inceleyeceksiniz.

Intermediate R

İgraph paketiyle ağ verilerini analiz edip görselleştirin, threejs ile etkileşimli ağ grafikleri oluşturun.

R ile Ağ Analizi

igraph paketi ile ağ verilerini analiz etmeyi ve görselleştirmeyi öğrenin ve threejs ile etkileşimli ağ grafikleri oluşturun.

igraph nesneleri üzerine bilgi yarışması

R ile Ağ Analizi

Uygulamalı etkileşimli egzersiz