問題タブ [complex-networks]

この質問は、highscalability.comの記事「 Why are Facebook, Digg, and Twitter so hard to scale? 」に触発されています。

では、この種のデータをより適切に処理できるデータベース システム (あいまいですが) はありますか?

パッケージ NetworkX を使用して、べき乗法などの分布によって与えられる重みを持つ複雑なネットワークを描画できますか? 次に、重み分布または強度分布を描画するコードを記述したり、ノードの加重平均最近隣度をさらに描画したりできますか? 次に、同様の程度、または同様の強さなどの各クラスに色を付けます。

約 300 のノードからなる複雑なネットワークの大量のデータと、個々のエッジの重みに関するデータがあります。そのようなネットワークを描くための最良の方法は何ですか?

複雑なネットワークとソーシャル ネットワーク分析の背後にあるアイデアとテクニックを理解し始めたところです。私はいつもつまずいて、データ準備の段階で立ち往生しているようです。私はよく Google Refine にデータセットを持っていますが、これは基本的に何らかの関連性のある行の集まりです。たとえば、現在、私は組織と彼らが参加したイベントのリストを持っています（組織がイベントに複数の代表者を派遣した可能性があるため、いくつかの重複があります）

したがって、組織がグラフのノードになり、両方が同じイベントに参加した場合、組織間の関係が存在することがわかりますが、このデータセットを NWB、Gephi、 R か Tulip ならわかるだろう。

列間の関係を確認できるデータセットがある状況に陥ることがよくありますが、関係を調査するためにそのようなツールでデータをインポートできるようにデータを準備するために取るべき次のステップがわかりませんでした。サポートされているファイル タイプのドキュメントを調べてみたところ、Refine の RDF スケルトン ツールを使用して、リンクされたデータ スタイルのアプローチを採用することが解決策になる可能性があると推測されますが、うまくいきません。

データ準備のためのヒントをいただければ幸いです。

「N」（たとえば）頂点を持つ、無向で重みのないグラフがあるとします。グラフの頂点の座標を見つけようとしています。

関数が提供されていないのに、グラフの座標を取得する方法がわかりません。グラフの座標を取得するために適応する標準的な方法はありますか?

ネットワークのフラクタル次元（与えられたグラフの座標）を計算するために、これらの座標をfd3プログラムへの入力パラメータとして（それらを収集してファイルに配置し、このファイルを引数として提供することにより）使用したいので、これらの座標が必要です。

igraph 0.6 では、Nexus リポジトリからネットワーク データを簡単に取得できる可能性があることを嬉しく思います。私はいくつかのネットワークを保管しており、それらを可能な限りネクサス準拠にしたいと考えています。

Nexus リポジトリに保存されているネットワークの属性について 2 つの質問があります。

グラフに推奨される属性はありますか? いくつかの属性を見つけました: 名前、著者、引用、説明 (Newman のネットワーク内)、URL

特別な (推奨される) 属性に大文字の属性を使用するためのポリシーはありますか?

Foursquare または Instagram で複雑なネットワーク (スモール ワールド、中間性、チェックインの可能性など) のプロジェクトを実行したいと考えています。私の最小要件は 300 ノードです。

しかし、これらのネットワークでどのような分析を行うことができるか、つまり、どのデータをどのように収集し、どのような分析を行うことができるか (どのような質問に答えることができるかなど) については、この提案には確信が持てません。また、FB が API をユーザーのみに制限しているように、つまり、自分のユーザー アカウントでのみ API を使用できます。Foursquare や Instagram でこのような制限があるかどうかを知りたいです。

時間がないので、できるだけ早くプロジェクトを決定する必要があるので、助けてください.

PS: これは「コーディング」の質問ではないことはわかっています。しかし、ネットワークに関連しており、これはほとんどの開発者がいる場所です. そこで、皆さんに提案を求めようと思いました。

33のステップがあるので、bはmembership(c)と同じだと思います。しかし、なぜ b はメンバーシップ(c) と異なるのでしょうか?

単純な質問で申し訳ありませんが、完全に接続されているグラフを特定する方法はありますか? グラフの全体的な接続性がグラフ分析の前提条件であることを示すいくつかの論文を読みました。Matlab のいくつかのグラフ分析ツールボックスを検索して、接続性を決定する関数を探しましたが、これらのツールボックスには少なくとも何も提供されていないようです。これについて何か提案をお願いできますか？どうもありがとう！

ドキュメントでは、 http: //igraph.sourceforge.net/doc/R/read.graph.html

NCOL形式

この形式は、Large Graph Layout プログラム ( http://bioinformatics.icmb.utexas.edu/lgl ) で使用され、単純に重み付けされたシンボリック エッジ リストです。これは、1 行に 1 つのエッジを持つ単純なテキスト ファイルです。エッジは、空白で区切られた 2 つのシンボリック頂点名によって定義されます。(シンボリック頂点名自体に空白を含めることはできません。)オプションの数字が続く場合があります。これはエッジの重みになります。数値は負の値にすることも、科学表記法にすることもできます。エッジに重みが指定されていない場合は、ゼロと見なされます。

結果のグラフは常に無向です。LGL は、複数のエッジまたはループ エッジを含むファイルを処理できませんが、igraph はこれらに満足しているため、ここではチェックしません。

文 (結果のグラフは常に無向です。) はどういう意味ですか?

ncol 形式を使用してデータを読み取ります。

結果はTRUEです。だからグラフは有向だと思います。しかし、結果のグラフが常に無向であるとドキュメントが述べているのはなぜですか?