Некоторые методы анализа графовых структур в области информатики:

• Поиск кратчайшего пути между вершинами. 3 Этот метод позволяет определить наиболее эффективные маршруты или потоки в сети. 3 Примеры алгоритмов: Дейкстры и Флойда-Уоршелла. 1
• Выявление наиболее важных вершин в графе. 3 К ним относятся центральные вершины или группы вершин, называемые сообществами. 3 Этот метод применяют, например, для анализа социальных сетей или для выявления групп товаров или их связей в торговых сетях. 3
• Обнаружение сообществ. 5 Это выделение тесно связанных между собой групп людей, при этом не обязательно, чтобы все участники взаимодействовали друг с другом напрямую. 5
• Алгоритмы центральности. 5 Помогают выявить лидеров мнений и влиятельных людей в сообществах. 5 Под центральностью подразумевают некоторую меру значимости вершины или ребра. 5
• Предсказание связей. 5 Оценивает вероятность наличия связи между двумя отдельными людьми в том случае, если её не существует на графе. 5
• Алгоритмы сходства. 5 Помогают найти похожие группы людей. 5 Это может быть полезно, чтобы собрать аудиторию для рекламы или выявить поддельные учётные записи, основываясь на свойствах их окружения. 5
• Алгоритмы машинного обучения на графах. 1 Способны обнаруживать паттерны, выявлять структурные характеристики и прогнозировать свойства графов. 1 Примеры: алгоритмы графового внимания или методы графовых вложений. 1