Какие существуют методы сетевого анализа для выявления скрытых связей?

Некоторые методы сетевого анализа для выявления скрытых связей:

• Алгоритмы обнаружения сообществ. 1 Они идентифицируют группы узлов, которые группируются вместе на основе общих характеристик или взаимодействий. 1 Например, метод Лувена и алгоритм Гирвана-Ньюмана. 1
• Показатели центральности. 12 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
• Визуализация сети. 2 Инструменты сетевой визуализации помогают создать визуальные представления сетей. 2 Они помогают выделить ключевые характеристики, такие как кластеры, центральность узлов и общая топология. 2
• Анализ путей. 2 Исследует пути в сети, включая кратчайшие пути и потоки, для понимания возможности подключения и эффективности связи. 2