Какие основные методы анализа связности и циклов в сетях используются в современных исследованиях?

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

• Алгоритмы обнаружения сообществ. falconediting.com Например, метод Лувена и алгоритм Гирвана-Ньюмана. falconediting.com Они идентифицируют сообщества, раскрывая лежащую в их основе организацию сетей. falconediting.com
• Показатели центральности. falconediting.com Оценивают важность узлов в сети. falconediting.com Такие показатели, как центральность степени, центральность промежуточности и центральность собственного вектора, количественно определяют влияние, связность и известность узлов. falconediting.com
• Статистический анализ. falconediting.com swsys.ru Позволяет проводить проверку гипотез и логический анализ. falconediting.com Аналитики используют 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
• Методы на основе онтологий. swsys.ru Позволяют оценить параметры социальных сетей (диаметр, количество участников, среднюю длину пути и др.). swsys.ru