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ノードの削除をランダムな標的型攻撃としてシミュレートするにはどうすればよいですか? ネットワークが故障するまでの合計ステップを計算できますが、プロットしたいと思います。

コミュニティを検出する手法について読み終え​​たところです。私を悩ませていることの1つは、リンクコミュニティ法を使用せずにモジュール性最適化法を使用してコミュニティを検出できる方法またはネットワークがあることです。逆に機能するネットワークを見つけることができました (リンク コミュニティ方式は機能しますが、モジュール性最適化は機能しません)。本質的に、コミュニティを見つけるためにリンクの類似性を使用する際の欠陥は何ですか。また、どの場合にモジュール性がより好ましいか。

ありがとう

コミュニティ構造で拡散のダイナミクスをシミュレートしたいデータセットがあります。私が従う手順は

1. Networkx を使用して複雑なネットワークにデータをインポートする
2. コミュニティと呼ばれるいくつかのモジュールにネットワークを分割する
3. SIS モデルをシミュレートし、コミュニティの有無にかかわらずプロットを描画します。

ステップ 2 とステップ 3 の間で何かが混乱しました。パーティショニングの後、ノード番号を含むいくつかのコミュニティを取得します。コミュニティ番号とノード番号はステップ 3 への唯一の入力であり、コミュニティの有無にかかわらず SIS をどのようにシミュレートしますか?

巨大なネットワークを説明するデータベースがあります。約18000個の頂点で構成されています。ここで、ノードのペア間のすべての可能な最短経路を見つける必要があります。反復 DFS を実装しようとしましたが、問題は指数関数的な増加です。出次数の高い頂点があるため、必要な時間が膨大になります。より高速に動作するアルゴリズムを提案できますか。私が持っている複雑なネットワークは、方向付けられ、重み付けされています。

ありがとう、エクタ

BGL を使用してグラフの計算を実行する関数を作成しています。計算方法はグラフが有向か無向かによって異なりますが、無向グラフ用と有向グラフ用の 2 つの異なる関数を記述することは避けたいと思います。両方のタイプのグラフは次のように定義されます

グラフ オブジェクト自体からグラフが指示されているかどうかを確認する方法はありますか? 言い換えれば、グラフ オブジェクトから、使用されている「有向性」プロパティ (つまり、undirectedS、bidiretionalS、またはdirectedS) を知る方法はありますか?

こんにちは、特定の形式のネットワークがあります.gdf。ただし、これは次の形式のテキスト ファイルです。

ここで、最初の部分はノードを参照し、2 番目の部分はエッジを参照します。

ファイルを読み取り、ノードに機能を追加して、次を返す機能を追加したい:

R を使用して、ループなしでグラフ内の頂点のすべてのペアの共通の近傍を見つけることができますか?

たとえば、次のコマンドを使用して、TD1 グラフのノード 1 と 2 の共通の隣接ノードを見つけます。

intersect(neighborhood(graph=TD1,order=1,nodes=1),neighborhood(graph=TD1,order=1,nodes=2))

しかし、頂点のすべてのペアの共通の隣人を見つける必要があり、グラフが大きいため、ループを使用すると非常に時間がかかります! この手順の機能はありますか?

R プログラミングを使用して、複雑なネットワークで影響力のあるノードを見つけることに取り組んでいます。ノードがグラフ内に持つ隣接ノードの数を意味する次数中心性を使用したいと考えています。グラフと各ノードの次数中心性があります。ここで、各ノードからウイルスを拡散し始めたときに、指定された時間内に感染するノードの数を知りたいと考えています。私の研究によると、「igraph」パッケージで見つけたSIR（感受性、感染、回復）流行モデルを使用する必要がありますが、問題は開始ノードを指定できないことです。この関数は、SIR 方程式に基づいて機能するようです。

ここで、ベータは感染パラメータ、ガンマは回復パラメータです。igraph SIR コードは次のとおりです。

It seems that most of the work is being done in "R_igraph_sir" but I cant find such a function in that package. Is there any way to set the starting node?