Какие методы существуют для анализа данных на сетевых диаграммах?

Некоторые методы анализа данных на сетевых диаграммах:

• Алгоритмы обнаружения сообществ. 1 К ним относятся, например, метод Лувена и алгоритм Гирвана-Ньюмана. 1 Эти методы идентифицируют сообщества и раскрывают лежащую в их основе организацию сетей. 1
• Показатели центральности. 1 Они оценивают важность узлов в сети. 1 Такие показатели, как центральность степени, центральность промежуточности и центральность собственного вектора, количественно определяют влияние, связность и известность узлов. 1
• Статистический анализ. 1 Статистические методы дополняют сетевой анализ, позволяя проводить проверку гипотез и логический анализ. 1 Аналитики могут использовать статистические модели для оценки значимости наблюдаемых сетевых паттернов, взаимосвязей или изменений с течением времени. 1
• Машинное обучение. 1 Методы машинного обучения могут улучшить анализ сети за счёт автоматизации таких задач, как прогнозирование связей, обнаружение аномалий и классификация узлов. 1 Такие алгоритмы, как нейронные сети и машины опорных векторов, используют сетевые данные для составления прогнозов и классификаций. 1
• Визуализация. 12 Она преобразует абстрактные данные в осязаемую информацию. 1 Визуализация упрощает сложность сетей, выявляет закономерности, аномалии и критические узлы в этих сложных структурах. 1
• Кластеризация. 2 Этот метод помогает группировать связанные узлы вместе, уменьшая сложность и делая закономерности более очевидными. 2
• Фильтрация. 2 Позволяет пользователям сосредоточиться на конкретных подмножествах данных, что облегчает анализ целевой информации. 2
• Интерактивное исследование. 2 Позволяет пользователям углубляться в детали и динамически настраивать визуализацию в соответствии с их аналитическими потребностями. 2