Кейс-стаді, частина III: кліки

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.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до аналізу мереж у Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Почніть курс безкоштовно

У цьому розділі ви познайомитеся з базовими поняттями аналітики мереж, досліджуючи реальний набір даних мережі Twitter. Ви також дізнаєтеся про NetworkX — бібліотеку для маніпулювання, аналізу та моделювання графових даних. Ви вивчите різні типи графів і те, як раціонально їх візуалізувати.

Exercise 1: Вступ до мереж Exercise 2: Що таке мережа?Exercise 3: Основи API NetworkX на прикладі мережі Twitter Exercise 4: Базове відображення мережі за допомогою NetworkX Exercise 5: Запити до графа Exercise 6: Типи графів Exercise 7: Перевірка того, чи граф орієнтований/неорієнтований Exercise 8: Задавання ваг на ребрах Exercise 9: Перевірка наявності самопетель у графі Exercise 10: Візуалізація мережі Exercise 11: Візуалізація за допомогою матричних графіків Exercise 12: Візуалізація за допомогою діаграм Circos Exercise 13: Візуалізація за допомогою Arc plots

Ви дізнаєтеся, як визначати вузли, що є важливими в мережі. Для цього ми розглянемо просунутіші концепції аналізу мереж і основи алгоритмів пошуку шляхів. Розділ завершується докладним розбором набору даних мережі Twitter, який закріпить вивчені поняття, зокрема центральність за ступенем і посередницьку центральність.

Exercise 1: Центральність за степенем Exercise 2: Обчисліть кількість сусідів для кожного вузла Exercise 3: Обчисліть розподіл степенів Exercise 4: Розподіл ступеневої центральності Exercise 5: Алгоритми графів Exercise 6: Найкоротший шлях I Exercise 7: Найкоротший шлях II Exercise 8: Найкоротший шлях III Exercise 9: Посередницька центральність (betweenness centrality)Exercise 10: Посередницька центральність NetworkX у соціальній мережі Exercise 11: Глибоке занурення — мережа Twitter Exercise 12: Глибоке занурення — мережа Twitter, частина II

Цей розділ присвячено пошуку цікавих структур у мережевих даних. Ви ознайомитеся з ключовими поняттями, такими як кліки, спільноти та підграфи, застосовуючи навички, здобуті в розділі 2. Наприкінці розділу ви будете готові використати ці концепції на реальному кейсі.

Exercise 1: Спільноти та кліки Exercise 2: Визначення трикутних зв'язків Exercise 3: Пошук вузлів, що входять до трикутників Exercise 4: Пошук відкритих трикутників Exercise 5: Максимальні кліки Exercise 6: Пошук усіх максимальних клік розміру «n»Exercise 7: Підграфи Exercise 8: Підграфи I Exercise 9: Підграфи II

У фінальному розділі курсу ви узагальните все вивчене на детальному кейсі про дані мережі співпраці на GitHub. Це чудовий приклад реальних даних соціальної мережі, де ви повністю перевірите набуті навички. Наприкінці цього розділу ви створите власну систему рекомендацій, щоб поєднувати користувачів GitHub, які мають співпрацювати.

Exercise 1: Кейс‑стаді!Exercise 2: Характеристики мережі (I)Exercise 3: Характеристика мережі (ІІ)Exercise 4: Характеристики мережі (III)Exercise 5: Кейс-стаді, частина II: візуалізація Exercise 6: Графік Matrix Exercise 7: Графік дуг (Arc plot)Exercise 8: Діаграма Circos Exercise 9: Кейс-стаді, частина III: кліки

Поточна вправа

Exercise 10: Пошук клік (I)Exercise 11: Пошук клік (ІІ)Exercise 12: Кейс-стаді. Частина IV: фінальні завдання Exercise 13: Пошук важливих співробітників Exercise 14: Характеристика спільнот редагування Exercise 15: Рекомендації співредакторів, які ще не працювали разом Exercise 16: Завершальні думки