Какие существуют методы сетевого анализа для выявления скрытых связей?

Некоторые методы сетевого анализа для выявления скрытых связей:

• Алгоритмы обнаружения сообществ. falconediting.com Они идентифицируют группы узлов, которые группируются вместе на основе общих характеристик или взаимодействий. falconediting.com Например, метод Лувена и алгоритм Гирвана-Ньюмана. falconediting.com
• Показатели центральности. falconediting.com www.analyticsvidhya.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 Статистические методы дополняют сетевой анализ, позволяя проводить проверку гипотез и логический анализ. falconediting.com Аналитики могут использовать 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
• Визуализация сети. www.analyticsvidhya.com Инструменты сетевой визуализации помогают создать визуальные представления сетей. www.analyticsvidhya.com Они помогают выделить ключевые характеристики, такие как кластеры, центральность узлов и общая топология. www.analyticsvidhya.com
• Анализ путей. www.analyticsvidhya.com Исследует пути в сети, включая кратчайшие пути и потоки, для понимания возможности подключения и эффективности связи. www.analyticsvidhya.com