Некоторые основные методы анализа связности и циклов в сетях, которые используются в современных исследованиях:

• Алгоритмы обнаружения сообществ. 1 Например, метод Лувена и алгоритм Гирвана-Ньюмана. 1 Они идентифицируют сообщества, раскрывая лежащую в их основе организацию сетей. 1
• Показатели центральности. 1 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. 12 Позволяет проводить проверку гипотез и логический анализ. 1 Аналитики используют 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
• Методы на основе онтологий. 2 Позволяют оценить параметры социальных сетей (диаметр, количество участников, среднюю длину пути и др.). 2