Некоторые методы для анализа и визуализации сложных сетей данных:

• Алгоритмы обнаружения сообществ. 1 Они идентифицируют структуры сообществ, где узлы группируются вместе на основе общих характеристик или взаимодействий. 1 Примеры таких алгоритмов: метод Лувена и алгоритм Гирвана-Ньюмана. 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
• Географическое картирование сетей. 3 Этот метод позволяет отобразить связи между узлами сети на карте, учитывая их физическое расположение. 3
• Force-Directed Graphs (графы с силовой компоновкой). 3 Это метод визуализации сетей, который использует физическую симуляцию для размещения узлов и связей. 3
• 3D-визуализация сетей. 3 Позволяет более наглядно представить многомерные данные, обнаружить скрытые паттерны и кластеры, улучшить восприятие масштаба и структуры сети. 3