NetwrokX
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[NetwrokX] 어떤 노드들이 새로 친구가 될까? Link Prediction #1Data & ML & AI/NetworkX 2023. 1. 16. 19:59
지난 글에서는 새로 들어온 노드가 어떤 노드와 연결이 될지를 확률적으로 계산하는 Preferential Attatchment Model을 알아보았습니다. [NetworkX] 새로운 노드는 어디에 어떤 노드와 연결될까?Preferential Attachment Model (Barabasi Albert Model) 실 세계에서의 Degree 분포 한 학교에 새로 전학생이 왔습니다. 이 친구는 누구와 친구가 될 가능성이 가장 높을까요? 앉는 자리와 같은 변수를 제거한다면, "이미 친구가 많은" 아이와 친구가 될 brain-nim.tistory.com 새로 edge, link가 생성되는 경우로는 전학생(새로 추가된 노드)이 오는 경우만 있지 않습니다. 이미 같은 반이였던 동급생끼리도 친구가 될 수 있습니다. 기..
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[NetworkX] 새로운 노드는 어디에 어떤 노드와 연결될까?Preferential Attachment Model (Barabasi Albert Model)Data & ML & AI/NetworkX 2023. 1. 12. 20:07
실 세계에서의 Degree 분포 한 학교에 새로 전학생이 왔습니다. 이 친구는 누구와 친구가 될 가능성이 가장 높을까요? 앉는 자리와 같은 변수를 제거한다면, "이미 친구가 많은" 아이와 친구가 될 가능성이 가장 높습니다. 실제 세계에서는 관계망을 이미 많이 가진 것들이 더 많은 관계를 가지게 될 가능성이 높습니다. A: 한 영화에 같이 나온 적이 있는 영화배우들의 관계망 B: 하이퍼링크로 연결된 웹 연결망 C: 미국 전력 변전 연결망 A,B,C의 네트워크 모두, 관계(Degree)를 극도로 많이 가지고 있는 노드는 극소수이고, 적은 수의 관계를 가지고 있는 노드가 다수임을 확인할 수 있습니다. 관계망의 빈익빈 부익부인 셈이죠. 이러한 실 세계 현상을 모델화 한 것을 바라바시 알베르트 모델(Barabas..
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[NetworkX] Assignment 3 - Influence Measures and Network CentralizationData & ML & AI/NetworkX 2023. 1. 11. 02:38
본 게시물은 Coursera의 Applied Social Network Analysis in Python(by Daniel Romero)를 통해 자습하며 작성한 게시물입니다. 이 Assignment는 Coursera Jupyter 콘솔에서만 제대로 진행할 수 있습니다. (데이터 파일을 따로 제공하지 않기 때문입니다.) Part1 개괄 원본 Answer questions 1-4 using the network G1, a network of friendships at a university department. Each node corresponds to a person, and an edge indicates friendship. import networkx as nx G1 = nx.read_gml('as..
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페이지랭크 (PageRank) 원리Data & ML & AI/NetworkX 2022. 12. 23. 20:33
네트워크 그래프에서 노드의 중심성을 파악하고 계산하는 방법들을 살펴보았습니다. 연결중심성(Degree Centrality)과 근접중심성(Closeness Centrality) 매개중심성(Betweenness Centrality) 중심성을 파악하는 간단하고 효율적인 또 다른 방법으로 페이지랭크(PageRank)가 있습니다. PageRank 페이지 랭크 "하이퍼링크 네트워크 구조에서 웹페이지들의 중요성을 어떻게 측정할까"에 대한 고민으로 구글이 개발 핵심 개념 및 가정 : 중요한 노드들은 또다른 중요한 페이지로부터 많은 유입 링크를 가진다. 방향성을 가진 네트워크에 효과적 한 노드의 페이지랭크 점수는 다른 노드의 페이지랭크 점수에 의존적 (따라서 여러번 반복적으로-순환적Circular으로- 계산하고 업데이트..