Какие методы используются для анализа сетевых графов в современных системах?

Некоторые методы, которые используются для анализа сетевых графов в современных системах:

• Прогнозирование на уровне отдельных вершин. blogs.epsilonmetrics.ru Цель этого метода — предсказать свойства отдельных вершин. blogs.epsilonmetrics.ru Например, определить тип здания на основе его географического положения и связей с соседними объектами. blogs.epsilonmetrics.ru
• Прогнозирование на уровне рёбер. blogs.epsilonmetrics.ru Этот метод применяется для прогнозирования наличия или отсутствия ребра между парами вершин. blogs.epsilonmetrics.ru Например, предсказать, добавится ли в ближайшем будущем связь между двумя пользователями в социальной сети. blogs.epsilonmetrics.ru
• Прогнозирование свойств всего графа. blogs.epsilonmetrics.ru Цель этого метода — предсказать общие характеристики или свойства всего графа, а не его отдельных частей. blogs.epsilonmetrics.ru Например, определить стабильность или устойчивость сети под внешними воздействиями. blogs.epsilonmetrics.ru
• Оценка пропускной способности и потока. blogs.epsilonmetrics.ru Для рёбер в графе может быть определена пропускная способность, которая указывает максимальное количество сущностей, которое может проходить через это ребро. blogs.epsilonmetrics.ru Поток в графе представляет собой фактическое количество сущностей, передаваемую между начальной и конечной вершиной через рёбра. blogs.epsilonmetrics.ru
• Обнаружение сообществ. habr.com Это выделение тесно связанных между собой групп людей. habr.com При этом не обязательно, чтобы все участники взаимодействовали друг с другом напрямую. habr.com
• Алгоритмы центральности. habr.com Помогают выявить лидеров мнений и влиятельных людей в сообществах. habr.com
• Предсказание связей. habr.com Оценивает вероятность наличия связи между двумя отдельными людьми в том случае, если её не существует на графе. habr.com
• Алгоритмы сходства. habr.com Помогают найти похожие группы людей. habr.com Это может быть полезно, чтобы собрать аудиторию для рекламы или выявить поддельные учётные записи, основываясь на свойствах их окружения. habr.com
• Статистический анализ. falconediting.com Статистические методы дополняют сетевой анализ, позволяя проводить проверку гипотез и логический анализ. falconediting.com Аналитики могут использовать статистические модели для оценки значимости наблюдаемых сетевых паттернов, взаимосвязей или изменений с течением времени. falconediting.com
• Машинное обучение. falconediting.com Методы машинного обучения могут улучшить анализ сети за счёт автоматизации таких задач, как прогнозирование связей, обнаружение аномалий и классификация узлов. falconediting.com Такие алгоритмы, как нейронные сети и машины опорных векторов, используют сетевые данные для составления прогнозов и классификаций. falconediting.com