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

• Прогнозирование на уровне отдельных вершин. 1 Цель этого метода — предсказать свойства отдельных вершин. 1 Например, определить тип здания на основе его географического положения и связей с соседними объектами. 1
• Прогнозирование на уровне рёбер. 1 Этот метод применяется для прогнозирования наличия или отсутствия ребра между парами вершин. 1 Например, предсказать, добавится ли в ближайшем будущем связь между двумя пользователями в социальной сети. 1
• Прогнозирование свойств всего графа. 1 Цель этого метода — предсказать общие характеристики или свойства всего графа, а не его отдельных частей. 1 Например, определить стабильность или устойчивость сети под внешними воздействиями. 1
• Оценка пропускной способности и потока. 1 Для рёбер в графе может быть определена пропускная способность, которая указывает максимальное количество сущностей, которое может проходить через это ребро. 1 Поток в графе представляет собой фактическое количество сущностей, передаваемую между начальной и конечной вершиной через рёбра. 1
• Обнаружение сообществ. 2 Это выделение тесно связанных между собой групп людей. 2 При этом не обязательно, чтобы все участники взаимодействовали друг с другом напрямую. 2
• Алгоритмы центральности. 2 Помогают выявить лидеров мнений и влиятельных людей в сообществах. 2
• Предсказание связей. 2 Оценивает вероятность наличия связи между двумя отдельными людьми в том случае, если её не существует на графе. 2
• Алгоритмы сходства. 2 Помогают найти похожие группы людей. 2 Это может быть полезно, чтобы собрать аудиторию для рекламы или выявить поддельные учётные записи, основываясь на свойствах их окружения. 2
• Статистический анализ. 3 Статистические методы дополняют сетевой анализ, позволяя проводить проверку гипотез и логический анализ. 3 Аналитики могут использовать статистические модели для оценки значимости наблюдаемых сетевых паттернов, взаимосвязей или изменений с течением времени. 3
• Машинное обучение. 3 Методы машинного обучения могут улучшить анализ сети за счёт автоматизации таких задач, как прогнозирование связей, обнаружение аномалий и классификация узлов. 3 Такие алгоритмы, как нейронные сети и машины опорных векторов, используют сетевые данные для составления прогнозов и классификаций. 3