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私の研究では、相互にフォローしている twitter ユーザーをキャプチャできるデータを使用したいと考えています。この関係を大きな有向グラフで表現したいと思います。このグラフについて考えると、おそらく非常に巨大です。私はそれを生成し、おそらく隣接行列形式で保存したいと考えています。

しかし、Twitter の API を利用しようとすると、GET フォロワー、GET フレンドなどの便利なメソッドが使用できます。ただし、1時間あたり150クエリの制限があります。その速度では、Twitter のクロールを終了して、十分な直接グラフを生成することは決してありません。

これを行うより良い方法はありますか？

私は通常、Java Topology Suiteを使用して Javaで 2D ジオメトリを処理します。

GMLなどの空間標準をサポートする同様のライブラリが Python にありますか?

私はいくつかの問題を抱えています。

Q アイコン (Android ロゴと言うシンプルなアイコン) があり、それらを単一の星の中心 (アイコン) に対して星型トポロジーに配置し、Android キャンバスに接続するとします。

どうすればいいですか？

正確なリンクはありますか？

アルゴリズム情報はありますか？

基本リングトポロジーで同時伝送は可能ですか？基本的なリング トポロジでは、複数のトークンを使用できますか? 複数のトークンがある場合、Active Monitor はトークンを削除しますか? それについての便利なリンクを教えてください。

私は小さなISPで働いています。ネットワーク管理のために、プロジェクトでネットワークトポロジを描画する必要があります。私は通常このデータを持っています：

「シスコ」| =>「d-link」| =>「d-link」

等々...

それで。PHPとjQueryを使用して、シンプルでありながら優れたトポロジ画像を描画するにはどうすればよいですか？前もって感謝します！あなたの支援に感謝。

利用できる基準や条件はあるのだろうか。

ノードのトポロジー位置を評価します。サブ画像として、

ノード 10 は 16 の無差別であり、11 は 15 に等しく、12 は 14 に等しいと判断する方法は?

ネットワーク トポロジで k-nomial ツリーが必要なのはなぜですか?ブロードキャストに関しては、バイナリ ツリーよりも高速です。

最初に、合計の数を計算してから、それらの合計の最小値を見つける必要がありました。これは、mpiを使用してそのように行われました。

ただし、2Dマトリックス全体の最小合計を見つける代わりに、マトリックス内のすべてのパーティションの最小合計を見つける必要があります。パーティションは4つのポイントで定義される正方形になり、マトリックスのサイズに関係なく、常に存在します。 16の正方形である（行列は800 * 800以上）。MPIデカルトトポロジを使用してこれを実装しようとしていますが、実装に頭を悩ませています。任意のヘルプ、またはヒントをいただければ幸いです。

私はLLDPプロトコルについて学んでいて、用語chassis IDに出くわしport IDました。私が正しく理解していれば、ネットワーク管理システムでそれらを使用して、ネットワーク内のさまざまなデバイス間の接続を判別できます。

質問：システムはどこchassis IDから取得しますか？

AFAIKには、デバイスごとの一意の識別子を取得する方法はありません（可能なすべてのデバイスモデルに対して）。また、ExtremeスイッチでSNMP OID 1.0.8802.1.1.2.1.3.2（LLDP_LOC_CHASSIS_ID）を照会すると、6バイトが返されました。これは、世界中のデバイス識別子には少し短いようです。私は何かが足りないのですか？シャーシIDは単なる乱数であり、実装者は衝突の可能性が低すぎて心配できないと考えていましたか？

ボーナス質問1：LLDPはどの時点でchassis ID初期化されますか？私の推測では、LLDPを無効にしてから再度有効にしても、変更されるべきではありません。もしそうなら、LLDPが無効になっていても、どういうわけかそれを取得することは可能ですか？

ボーナス質問2：chassis ID別のLLDPデーモンを使用するとLLDPは変更されますか？

アルゴリズム設計マニュアル（178ページ）では、グラフのいくつかのプロパティについて説明しており、そのうちの1つが埋め込まれていてトポロジカルです。

埋め込みvs.トポロジカル

頂点とエッジに幾何学的位置が割り当てられている場合、グラフが埋め込まれます。したがって、グラフの描画は埋め込みであり、アルゴリズム的に重要な場合とない場合があります。

場合によっては、グラフの構造は、その埋め込みのジオメトリによって完全に定義されます。たとえば、平面内のポイントのコレクションが与えられ、それらすべてを訪問する最小コストのツアーを探す場合（つまり、巡回セールスマン問題）、基礎となるトポロジは、頂点の各ペアを接続する完全グラフです。重みは通常、ポイントの各ペア間のユークリッド距離によって定義されます。

ポイントのグリッドは、ジオメトリからのトポロジのもう1つの例です。n×mグリッドの多くの問題には、隣接するポイント間の歩行が含まれるため、エッジはジオメトリから暗黙的に定義されます。

私はそれを完全に理解していません：

1. まず第一に、embeddedここで正確に何を意味するのでしょうか？頂点が独自の幾何学的位置を持っている限り、グラフを埋め込みと呼ぶことができますか？
2. どういうany drawing of a graph is an embedding意味ですか？それは私がポイント1で言ったことを意味しますか？
3. どういうTopological意味ですか？この説明では説明されていないと思います。
4. この説明の例は本当に私を混乱させました。誰かが私にグラフのこれらの2つの用語を理解させるために最も簡単な言葉を使ってくれませんか？
5. これらの2つの用語を理解することは本当に重要ですか？

ありがとう